Programa de implantação profissional
Os seguintes requisitos técnicos precisam ser atendidos para que o modelo seja executado: em relação ao hardware, a configuração mínima é uma placa de vídeo NVIDIA T4 (16 GB de memória de vídeo), e recomenda-se a RTX 3090 ou superior para obter o melhor desempenho; o ambiente de software requer Python 3.9+ e Transformer versão 4.40.0 ou superior. Com a tecnologia de quantificação GGUF, o espaço em disco do modelo é mantido em 4,8 GB e os requisitos de memória são reduzidos para 12 GB, permitindo que ele seja executado sem problemas, mesmo em dispositivos de nível de consumidor.
O processo de implementação consiste em etapas fundamentais: 1) usar o HuggingFace CLI para baixar o arquivo de modelo completo e o léxico; 2) adotar o FlashAttention-2 para acelerar o processo de inferência; 3) recomendar o emparelhamento com a estrutura vLLM para obter um serviço de alta simultaneidade. Para diferentes cenários de aplicativos, o funcionário fornece APK para Android, pacote de integração SillyTavern e contêiner Ollama, três opções de implementação padronizadas, das quais a solução Ollama oferece suporte à velocidade de geração local de 18 tokens/s em chips Mac série M.
Essa resposta foi extraída do artigoTifa-DeepsexV2-7b-MGRPO: um modelo que oferece suporte à interpretação de papéis e a diálogos complexos, com desempenho superior a 32b (com instalador de um clique)O
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