Lokalisierte Bereitstellung und Lösungen zur Modellreduzierung
Für spezielle Szenarien, in denen keine Netzwerkverbindung besteht, müssen Sie den BefehlKonfiguration der dreistufigen Lokalisierung::
- Auswahl des ModellsKonfiguration des lokalen Modellpfads in agent_config.yaml (z. B. LLAMA2-7B für die quantisierte Version)
llm_endpoint: "local"
model_path: "./models/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf" - Hardware-Optimierung7B parametrische Modelle können auf Geräten mit 4 GB Speicher unter Verwendung von Inferenz-Frameworks wie llama.cpp ausgeführt werden.
- Straffung der AbhängigkeitenInstallieren Sie nur die Kernabhängigkeiten mit pip install -no-deps und entfernen Sie die Komponenten, die mit dem Cloud-Service zusammenhängen.
Umsetzung der Empfehlungen:
- Schnelle Bereitstellung mit vorgefertigten Docker-Images (docagent-offline Version)
- Quantifizierung des Modells im GGUF-Format zum Ausgleich von Leistung und Genauigkeit
- Kleinere Miniaturmodelle wie Phi-2 sind für die Entwicklungs- und Testphase verfügbar.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDocAgent: Ein intelligentes Werkzeug zur Automatisierung der Python-Code-DokumentationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Dokumentenerstellungsfunktion von DocAgent in einer Offline-Umgebung implementiert werden?
