Herausforderungen und Lösungen
Edge-Geräte verfügen über begrenzte Rechen- und Speicherressourcen und erfordern spezielle Methoden für die Feinabstimmung der Modelle.
Spezifische Umsetzungsschritte
- Schritt 1: Auswahl eines geeigneten Modells
Bevorzugen Sie destillierte Versionen wie DeepSeek-R1-Distill-Llama - Schritt 2: Effiziente Feinabstimmung der Parameter
Verwendung von leichtgewichtigen Feinabstimmungsmethoden wie LoRA oder Adapter - Schritt 3: Inkrementelles Training
Verwendung der von LlamaEdge bereitgestellten Funktion zur Aktualisierung von Teilgewichten - Schritt 4: Laden eines benutzerdefinierten Modells
Änderungenllama-api-server.wasmUnterstützung von Code-Erweiterungen
Praktische Ratschläge
1) Durchführung eines umfangreichen Pre-Trainings in der Cloud vor der Feinabstimmung an den Rändern; 2) Verwendung von Gradientenakkumulation zur Verringerung der Anforderungen an die Stapelgröße; 3) Konzentration auf quantitative Trainingstechniken; und 4) Verwendung von Checkpoints zur Wiederaufnahme des Trainings.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaEdge: der schnellste Weg, LLM lokal auszuführen und zu optimieren!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich LLM auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten feinabstimmen und skalieren?
