Drei Lösungen zur Verbesserung der Leistung von LLM in PDF
Die folgenden Optimierungsstrategien können verwendet werden, um Leistungsengpässe zu beseitigen:
- Auswahl des ModellsPriorität hat das parametrische Modell 135M, das von Q8 quantifiziert wird und eine Inferenzgeschwindigkeit von etwa 5 Sekunden/Token aufweist.
- Ausrüstung KonfigurationEmpfohlen für Geräte mit mehr als 8 GB RAM, Browser müssen WebAssembly-Beschleunigungsunterstützung aktivieren
- Optimierung der Interaktion: Beschränken Sie die Eingabeaufforderung auf 50 Wörter oder weniger und schließen Sie andere CPU-belastende Anwendungen!
Tiefgreifende Optimierungstechniken:
- Ändern Sie den Parameter chunk_size (Standardwert 4096) in generatePDF.py, um die Speicherzuweisung anzupassen.
- Die Verwendung von Firefox anstelle von Chrome kann zu einer besseren Effizienz bei der Ausführung von asm.js führen
- Aktivieren Sie den Schalter javascript.options.asm_js in der about:config des Browsers
Diese Antwort stammt aus dem Artikelllm.pdf: Experimentelles Projekt zur Ausführung eines umfangreichen Sprachmodells in einer PDF-DateiDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Geschwindigkeit von LLM in PDF optimieren?
