Implementação localizada e soluções de redução de peso do modelo
Para cenários especiais em que não há conexão de rede, é necessário executar o comandoConfiguração de localização em três etapas::
- Seleção de modelosConfigure o caminho do modelo local em agent_config.yaml (por exemplo, LLAMA2-7B para a versão quantificada)
llm_endpoint: "local"
model_path: "./models/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf" - Otimização de hardwareModelos paramétricos 7B podem ser executados em dispositivos de 4 GB de memória usando estruturas de inferência como llama.cpp
- Racionalização de dependênciasInstalação: instale apenas as dependências principais por meio do pip install -no-deps e remova os componentes relacionados ao serviço de nuvem.
Implementação das recomendações:
- Implementação rápida usando imagens pré-criadas do Docker (versão docagent-offline)
- Quantificação do modelo no formato GGUF para equilibrar o desempenho e a precisão
- Modelos em miniatura menores, como o Phi-2, estão disponíveis para a fase de desenvolvimento e teste
Essa resposta foi extraída do artigoDocAgent: uma ferramenta inteligente para automatizar a documentação do código PythonO
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