V posledních letech vývoj umělé inteligence pokročil mílovými kroky a s ním se objevily nové formáty pro ukládání a spouštění jazykových modelů. Jedním z nejnovějších a slibných je GGUF, formát určený ke zlepšení účinnost v odvození modelů LLM (Large Language Models).
Ačkoli formáty jako GGML byly dříve široce používány, GGUF přišel, aby překonal jejich omezení a nabídku další výhody z hlediska výkonu a kompatibility. V tomto článku se podíváme do hloubky Co jsou soubory GGUF, jak fungují a kde je najdeme? používat v našich vlastních projektech AI.
Co jsou soubory GGUF?
Soubory GGUF jsou a binární formát úložiště navrženo speciálně pro modely umělé inteligence, zejména pro modely LLM a Generation Augmented Recovery (GAR). GGUF byl vyvinut pro optimalizovat zpracování a odvození z komoditního hardwaru, což umožňuje pokročilým modelům běžet na počítačích bez potřeby drahá infrastruktura.
Tento formát vychází z již známého GGML, ale zavádí výrazná zlepšení pokud jde o flexibilitu, kompatibilitu a efektivitu. Díky GGUF lze modely načítat rychleji a bez ztráty kompatibility s různými nástroji umělé inteligence.
Výhody souborů GGUF
Formát GGUF byl vyvinut, aby překonal některá omezení GGML a dalších formátů používaných pro odvození modelu AI. Mezi jeho hlavní výhody patří:
- Větší kompatibilita: GGUF je kompatibilní s více frameworky a vazbami, jako je Llama CPP a Kobold AI, což usnadňuje integraci do různých prostředí.
- Lepší efektivita ukládání: Tento formát umožňuje snížit velikosti modelů aniž by to výrazně ovlivnilo jeho výkon, optimalizuje se rychlost načítání.
- Rozšiřitelnost: Na rozdíl od svého předchůdce GGML umožňuje GGUF začlenit více informací a parametrů, aniž by došlo k ohrožení slučitelnosti s předchozími verzemi.
- Snadné přizpůsobení: GGUF umožňuje uživatelům intuitivněji upravovat a upravovat modely, aniž by se museli zabývat složitými konfiguracemi.
Jak používat soubory GGUF?
Použití souborů GGUF v odvození modelu LLM je poměrně jednoduché, pokud jsou dodržována určitá pravidla. klíčové kroky. Zde je návod, jak můžete tyto soubory nahrát a používat ve svém pracovním prostředí:
1. Instalace potřebného nářadí
Pro použití modelů ve formátu GGUF je nezbytné mít Knihovna transformátorů C ve své nejnovější verzi. Tato knihovna poskytuje nástroje potřebné k efektivnímu načítání a spouštění modelů LLM.
Pokud používáte Python, můžete C Transformers nainstalovat pomocí následujícího příkazu:
pip install c_transformers2. Stáhněte si model ve formátu GGUF
Existují různé zdroje pro stáhnout modely LLM ve formátu GGUF. Jedním z nejoblíbenějších úložišť je Objímání obličeje, kde najdete širokou škálu předtrénovaných modelů připravených k použití.
Chcete-li stáhnout šablonu, jednoduše přejděte do sekce souborů GGUF na Hugging Face a vyberte si tu, která nejlépe vyhovuje vašim potřebám.
3. Načtení modelu v Pythonu
Jakmile budete mít model stažen do systému, můžete jej načíst pomocí Knihkupectví C Transformers. Níže je uveden příklad kódu pro načtení modelu lamy ve formátu GGUF:
from c_transformers import AutoModel
model_path = "ruta/al/archivo.gguf"
modelo = AutoModel.from_pretrained(model_path)4. Vyvozování závěrů
Chcete-li spustit odvození s načteným modelem, jednoduše zadejte vstupní zprávu a získejte ji generovaná odpověď:
mensaje = "¿Cuál es la capital de Francia?"
respuesta = modelo(mensaje)
print(respuesta)Tento proces načte model a vygeneruje odpověď na základě položené otázky.
Kde najít soubory GGUF
Soubory GGUF lze nalézt v různých online úložiště modelů umělé inteligence. Některé z nejpozoruhodnějších jsou:
- Objímání obličeje: Je to hlavní úložiště, kam si uživatelé mohou stáhnout modely ve formátu GGUF a provádět místní odvození.
- Studio LM: Software, který vám umožňuje spravovat modely AI a přímo stahovat soubory GGUF.
- Fóra a komunity AI: Na platformách, jako je Reddit, vývojáři často sdílejí informace o modelech GGUF a kde je stáhnout.
Použití souborů GGUF představuje revoluci ve způsobu, jakým jazykové modely běží na konvenčních počítačích. Díky vašemu efektivitu a flexibilitu, se stává nezbytnou možností pro ty, kteří chtějí pracovat s umělou inteligencí, aniž by se spoléhali na cloudové servery.