資源制約の課題
中小企業はしばしば、リアルタイム検索RAGシステムを展開するにはGPU演算が不十分であるという問題に直面する。
PRAGの軽量化プログラム
- LoRAアダプター0.1%のみトレーニング用追加パラメータ
- オフライン前処理すべてのドキュメントのパラメータ化を事前に行うことができます。
- 最低依存基本環境はPython 3.10+とCUDA 11のみ。
導入ガイド
- 依存関係を分離するためにconda仮想環境を作成する
- lite依存パッケージをインストールする
requirements.txt) - HuggingFaceアクセラレーテッド・ライブラリによる推論の最適化
- CPU環境用：
- 使い始める
torch.use_dynamoパラダイム - 8ビットの定量化荷重モデルを使用
- 使い始める
コスト管理のヒント
パラメータトレーニングモジュールの実行には、AWS Lambdaのようなサーバーレスソリューションが推奨され、従量課金により90%クラウドのコストを削減できる。
この答えは記事から得たものである。PRAG: Q&Aシステムのパフォーマンス向上のためのパラメトリック検索拡張生成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 算術制限のある環境で効率的な検索強化生成を実現するには？
