Boupperie de la génération de texte de la génération de texte pour LLMS - Un changeur de jeu dans l'IA

Exploiter la puissance de l'étreinte inférence de génération de texte de la face (TGI): votre serveur LLM local

Les modèles de grandes langues (LLM) révolutionnent l'IA, en particulier dans la génération de texte. Cela a conduit à une augmentation des outils conçus pour simplifier le déploiement LLM. L'inférence de génération de texte de Hugging Face (TGI) se démarque, offrant un cadre puissant prêt pour la production pour exécuter LLMS localement en tant que service. Ce guide explore les capacités de TGI et montre comment en tirer parti pour la génération de texte AI sophistiquée.

comprendre le visage étreint tgi

TGI, un cadre de rouille et de python, permet le déploiement et la portion de LLMS sur votre machine locale. Licencié sous HFOILV1.0, il convient à une utilisation commerciale comme outil supplémentaire. Ses principaux avantages incluent:

• Génération de texte haute performance: TGI optimise les performances en utilisant le parallélisme du tenseur et le lot dynamique pour des modèles comme Starcoder, Bloom, GPT-Neox, Llama et T5.
• Utilisation efficace des ressources: Lot continu et code optimisé minimiser la consommation de ressources tout en gérant plusieurs demandes simultanément.
• Flexibilité: Il prend en charge les fonctionnalités de sécurité et de sécurité telles que le filigrane, la déformation logit pour le contrôle des biais et les séquences d'arrêt.

TGI possède des architectures optimisées pour une exécution plus rapide de LLMS comme Llama, Falcon7b et Mistral (voir la documentation pour la liste complète).

Pourquoi choisir l'étreinte Face TGI?

Le visage étreint est un centre central pour les LLM open source. Auparavant, de nombreux modèles étaient trop à forte intensité de ressources pour un usage local, nécessitant des services cloud. Cependant, des progrès comme Qlora et GPTQ quantification ont rendu certains LLM gérables sur les machines locales.

TGI résout le problème du temps de démarrage LLM. En gardant le modèle prêt, il fournit des réponses instantanées, éliminant de longs temps d'attente. Imaginez avoir un point de terminaison facilement accessible à une gamme de modèles de langage de haut niveau.

La simplicité de TGI est remarquable. Il est conçu pour le déploiement transparent d'architectures de modèle rationalisées et alimente plusieurs projets en direct, notamment:

• Chat étreint
• openassistant
• nat.dev

Remarque importante: TGI est actuellement incompatible avec les Mac GPU basés sur ARM (M1 et plus tard).

Configuration de l'étreinte Face Tgi

Deux méthodes sont présentées: à partir de zéro et à l'aide de Docker (recommandé pour la simplicité).

Méthode 1: à partir de zéro (plus complexe)

1. Installez la rouille: curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
2. Créez un environnement virtuel Python: conda create -n text-generation-inference python=3.9 && conda activate text-generation-inference
3. Installer ProtoC (version 21.12 Recommandé): (nécessite sudo) Instructions omises par la concision, reportez-vous au texte d'origine.
4. Clone Le référentiel GitHub: git clone https://github.com/huggingface/text-generation-inference.git
5. Installez TGI: cd text-generation-inference/ && BUILD_EXTENSIONS=False make install

Méthode 2: Utilisation de Docker (recommandé)

1. Assurez-vous que Docker est installé et en cours d'exécution.
2. (Vérifiez d'abord la compatibilité) Exécutez la commande docker (exemple en utilisant 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 Remplacer "all" par "0" si vous utilisez un seul GPU.

en utilisant TGI dans les applications

Après avoir lancé TGI, interagissez avec lui en utilisant les demandes de poste au point final /generate (ou /stream pour le streaming). Des exemples utilisant Python et Curl sont fournis dans le texte d'origine. La bibliothèque text-generation python (pip install text-generation) simplifie l'interaction.

Conseils pratiques et apprentissage plus approfondi

• Comprendre les principes fondamentaux de LLM: Familiarisez-vous avec la tokenisation, les mécanismes d'attention et l'architecture du transformateur.
• Optimisation du modèle: Apprenez à préparer et à optimiser les modèles, notamment la sélection du bon modèle, la personnalisation des tokeniseurs et le réglage fin.
• Stratégies de génération: Explorez différentes stratégies de génération de texte (recherche gourmand, recherche de faisceau, échantillonnage supérieur).

Conclusion

Hugging Face TGI offre un moyen convivial de déployer et d'héberger les LLM localement, offrant des avantages tels que la confidentialité des données et le contrôle des coûts. Tout en nécessitant un matériel puissant, les progrès récents le rendent possible pour de nombreux utilisateurs. Une exploration plus approfondie des concepts et ressources LLM avancés (mentionnés dans le texte original) est fortement recommandé pour l'apprentissage continu.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!