ローカライズされた展開とモデルの軽量化ソリューション
ネットワークに接続されていない特別なシナリオの場合は、次のコマンドを実行する必要があります。3段階の定位設定::
- モデルの選択: agent_config.yaml でローカルモデルのパスを設定する（例えば、定量化バージョンでは LLAMA2-7B）。
llm_endpoint: "local"
model_path: "./models/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf" - ハードウェアの最適化llama.cppのような推論フレームワークを使えば、7Bのパラメトリック・モデルを4GBのメモリ・デバイスで実行できる。
- 依存の合理化pip install -no-depsでコアの依存関係のみをインストールし、クラウドサービス関連のコンポーネントを削除する。
提言の実施：
- ビルド済みのDockerイメージを使用した迅速なデプロイメント（docagent-offline版）
- 性能と精度のバランスをとるために、GGUF形式でモデルを定量化する。
- Phi-2のような小型のミニチュアモデルは、開発およびテスト段階で利用可能です。
この答えは記事から得たものである。DocAgent：Pythonコード・ドキュメンテーションを自動化するスマートなツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オフライン環境でDocAgentのドキュメント生成機能を実装するには？
