Herausforderungen durch Ressourcenbeschränkung
KMU stehen oft vor dem Problem, dass die GPU-Arithmetik nicht ausreicht, um ein RAG-System für Echtzeitabfragen einzusetzen.
Das Leichtbauprogramm der PRAG
- LoRA-AdapterZusätzliche Parameter nur für die Ausbildung 0.1%
- Offline-VorbearbeitungAlle Dokumentparametrisierungen können im Voraus vorgenommen werden.
- geringste AbhängigkeitBasic-Umgebung erfordert nur Python 3.10+ und CUDA 11
Leitfaden für den Einsatz
- Erstellen einer virtuellen conda-Umgebung zur Isolierung von Abhängigkeiten
- Installieren Sie das lite-Abhängigkeitspaket (
requirements.txt) - Optimierung der Inferenz mit HuggingFace Accelerated Libraries
- Für CPU-Umgebungen:
- .
torch.use_dynamoParadigma - Verwendung von quantisierten 8-Bit-Belastungsmodellen
- .
Tipps zur Kostenkontrolle
Serverlose Lösungen wie AWS Lambda werden für die Ausführung des Parameterschulungsmoduls empfohlen, und durch Pay-as-you-go können die Kosten für die 90%-Cloud reduziert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool zur Verbesserung der Leistung von Q&A SystemenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine effiziente Generierung von Abrufverbesserungen in einer arithmetisch begrenzten Umgebung?
