LLMS用の顔のテキスト生成推論ツールキットを抱き締める-AIのゲームチェンジャー-AI-php.cn

LLMS用の顔のテキスト生成推論ツールキットを抱き締める-AIのゲームチェンジャー

Lisa Kudrow

リリース： 2025-03-08 11:58:11

オリジナル

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顔のテキスト生成推論（TGI）を抱き締める力を活用：あなたのローカルLLMサーバー

Hugging Face's Text Generation Inference Toolkit for LLMs - A Game Changer in AI

大規模な言語モデル（LLM）は、特にテキスト生成においてAIに革命をもたらしています。これにより、LLMの展開を簡素化するために設計されたツールが急増しました。 Faceのテキスト生成の推論（TGI）を抱きしめることは際立っており、LLMをサービスとしてローカルに実行するための強力で制作可能なフレームワークを提供します。このガイドでは、TGIの機能を調査し、洗練されたAIテキスト生成のためにそれを活用する方法を示しています。

顔を抱きしめることを理解するtgi

RustおよびPythonフレームワークであるTGIは、ローカルマシンでのLLMの展開とサービングを可能にします。 hfoilv1.0の下でライセンスされているため、補足ツールとして商業使用に適しています。その重要な利点には、次のことが含まれます

Hugging Face's Text Generation Inference Toolkit for LLMs - A Game Changer in AI

高性能テキスト生成：

効率的なリソースの使用量：継続的なバッチと最適化コードは、複数のリクエストを同時に処理しながらリソース消費を最小限に抑えます。
柔軟性：透かし、バイアス制御のためのロジットワーピング、停止シーケンスなどの安全性とセキュリティ機能をサポートします。
なぜ抱きしめる顔tgi？を選ぶのか 顔は、オープンソースLLMSの中央のハブです。以前は、多くのモデルがローカルで使用するにはリソースが集中しすぎており、クラウドサービスが必要でした。ただし、QloraやGPTQの量子化などの進歩により、ローカルマシンでいくつかのLLMが管理可能になりました。

TGIのシンプルさは注目に値します。合理化されたモデルアーキテクチャをシームレスに展開するために設計されており、次のようないくつかのライブプロジェクトを強化します。

ハグチャット

openAssistant

nat.dev

Hugging Face's Text Generation Inference Toolkit for LLMs - A Game Changer in AI

重要なメモ：

顔を抱きしめるセットアップtgi
2つの方法が表示されます：ゼロからDockerの使用（簡単にするために推奨）。
方法1：ゼロから（より複雑）
1. rust：curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
2. Python仮想環境を作成：conda create -n text-generation-inference python=3.9 && conda activate text-generation-inference
3. インストールprotoc（バージョン21.12の推奨）：（sudo）簡潔に省略された手順は、元のテキストを参照してください。
4. git clone https://github.com/huggingface/text-generation-inference.git
5. をインストールします cd text-generation-inference/ && BUILD_EXTENSIONS=False make install
メソッド2：Docker（推奨）
の使用
Dockerがインストールされて実行されていることを確認してください
1. 単一のgpuを使用している場合は
2. に置き換えます。 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 アプリケーションでTGIを使用する"all""0"
エンドポイント（またはストリーミングの場合は
）を使用して対話します。 PythonとCurlを使用した例は、元のテキストに記載されています。
pythonライブラリ（
）は、相互作用を簡素化します
実用的なヒントとさらなる学習/generate /stream text-generationpip install text-generationLLMの基礎を理解する：
トークン化、注意メカニズム、トランスアーキテクチャに精通してください。
モデルの最適化：
- 生成戦略：さまざまなテキスト生成戦略（貪欲な検索、ビーム検索、トップKサンプリング）を探索します。
- 結論 Face TGIのハグは、LLMをローカルに展開およびホストするユーザーフレンドリーな方法を提供し、データプライバシーやコスト制御などのメリットを提供します。強力なハードウェアを必要としますが、最近の進歩により多くのユーザーが実行可能にしています。高度なLLMの概念とリソースのさらなる調査（元のテキストに記載）は、継続的な学習に強くお勧めします。