Umarme Face's Text Generation Inference Toolkit für LLMs - Ein Game Changer in AI

Nutzen Sie die Kraft des Umarmungsgezwidr -Inferenz (TGI): Ihr lokaler LLM -Server

große Sprachmodelle (LLMs) revolutionieren KI, insbesondere in der Textgenerierung. Dies hat zu einem Anstieg der Tools geführt, mit denen die LLM -Bereitstellung vereinfacht wurde. Die Umarmung von Face's Text Generation Inference (TGI) fällt auf und bietet einen leistungsstarken, produktionsbereiten Rahmen für das lokale Ausführen von LLMs als Service. Dieser Leitfaden untersucht die Funktionen von TGI und zeigt, wie man sie für eine ausgefeilte KI -Textgenerierung nutzt.

Umarmung des Gesichts Tgi

verstehen

TGI, ein Rost- und Python -Framework, ermöglicht die Bereitstellung und das Servieren von LLMs auf Ihrer lokalen Maschine. Im Rahmen von HFoilv1.0 lizenziert es für die kommerzielle Verwendung als ergänzendes Instrument. Die wichtigsten Vorteile sind:

• Hochleistungs-Textgenerierung:
TGI optimiert die Leistung mithilfe von Tensor-Parallelität und dynamischer Charge für Modelle wie StarCoder, Bloom, GPT-Neox, Lama und T5.
• Effiziente Ressourcenverbrauch:
kontinuierliches Batching und optimierter Code minimieren den Ressourcenverbrauch, während mehrere Anforderungen gleichzeitig bearbeitet werden.
• Flexibilität:
Es unterstützt Sicherheitsmerkmale wie Wasserzeichen, Logit -Verziehen gegen Vorspannungssteuerung und Stoppsequenzen.

tgi verfügt über optimierte Architekturen für eine schnellere Ausführung von LLMs wie LLAMA, Falcon7b und Mistral (siehe Dokumentation für die vollständige Liste).

Warum wobei ich das Gesicht tgi entscheiden möchte?

Umarmung ist ein zentraler Hub für Open-Source-LLMs. Bisher waren viele Modelle zu ressourcenintensiv für die lokale Nutzung und erforderten Cloud-Dienste. Fortschritte wie Qlora und GPTQ -Quantisierung haben jedoch einige LLMs auf lokalen Maschinen überschaubar gemacht.

TGI löst das Problem der LLM -Startzeit. Indem es das Modell vorbereitet, bietet es sofortige Antworten und beseitigt lange Wartezeiten. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Endpunkt, der für eine Reihe von erstklassigen Sprachmodellen leicht zugänglich ist.

Die Einfachheit von

TGI ist bemerkenswert. Es ist für den nahtlosen Einsatz von optimierten Modellarchitekturen und Durchführungen mehrere Live -Projekte ausgelegt, darunter:

Umarmung Chat
OpenStIssistant
nat.dev

Wichtiger Hinweis:

TGI ist derzeit nicht mit ARM-basierten GPU-Macs (M1 und später) inkompatibel.

Einrichten des umarmenden Gesichts TGI

Es werden zwei Methoden vorgestellt: von Grund auf neu und mit Docker (für den Einfachheit halber empfohlen).

Methode 1: Von Grund auf (komplexer)

1. Rost installieren: curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
2. Erstellen Sie eine virtuelle Python -Umgebung: conda create -n text-generation-inference python=3.9 && conda activate text-generation-inference
3. Protoc Installieren (Version 21.12 Empfohlen): (erfordert sudo) Anweisungen, die für die Kürze weggelassen werden, siehe den Originaltext.
4. klonen Sie das Github -Repository: git clone https://github.com/huggingface/text-generation-inference.git
5. TGI installieren: cd text-generation-inference/ && BUILD_EXTENSIONS=False make install

Methode 2: Verwenden von Docker (empfohlen)

1. Stellen Sie sicher, dass Docker installiert und ausgeführt wird.
2. (Überprüfen Sie zuerst die Kompatibilität) Führen Sie den Befehl Docker aus (Beispiel mit Falcon-7b): volume=$PWD/data && sudo docker run --gpus all --shm-size 1g -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:0.9 --model-id tiiuae/falcon-7b-instruct --num-shard 1 --quantize bitsandbytes Ersetzen Sie "all" durch "0" Wenn Sie eine einzelne GPU verwenden.

Verwenden von TGI in Anwendungen

Interagieren Sie nach dem Start von TGI mit der Postanforderung in den Endpunkt /generate (oder /stream zum Streaming). Beispiele mit Python und Curl finden Sie im Originaltext. Die text-generation Python -Bibliothek (pip install text-generation) vereinfacht die Interaktion.

Praktische Tipps und weiteres Lernen

• Verstehen Sie die Grundlagen der LLM: Machen Sie sich mit Tokenisierung, Aufmerksamkeitsmechanismen und der Transformer -Architektur vertraut.
• Modelloptimierung: Erfahren Sie, wie Sie Modelle vorbereiten und optimieren, einschließlich der Auswahl des richtigen Modells, der Anpassung von Tokenizern und Feinabstimmung.
• Generationsstrategien: Erforschen Sie verschiedene Strategien zur Erzeugung von Text (Gierige Suche, Strahlsuche, Top-K-Stichprobene).

Schlussfolgerung

Umarmung Face TGI bietet eine benutzerfreundliche Möglichkeit zum Bereitstellen und Host-LLMs lokal und bietet Vorteile wie Datenschutz und Kostenkontrolle. Die jüngsten Fortschritte machen es für viele Benutzer möglich. Weitere Untersuchungen fortschrittlicher LLM -Konzepte und -Ressourcen (im Originaltext genannt) wird für das fortgesetzte Lernen sehr empfohlen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmarme Face's Text Generation Inference Toolkit für LLMs - Ein Game Changer in AI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!