Desafios de restrição de recursos
As PMEs geralmente enfrentam o problema de aritmética de GPU insuficiente para implantar um sistema RAG de recuperação em tempo real.
Programa de redução de peso da PRAG
- Adaptador LoRAParâmetros adicionais para treinamento 0.1% apenas
- pré-processamento off-line: toda a parametrização do documento pode ser feita antecipadamente
- menor dependênciaAmbiente básico requer apenas Python 3.10+ e CUDA 11
Guia de implantação
- Criar um ambiente virtual conda para isolar as dependências
- Instale o pacote de dependência lite (
requirements.txt) - Otimização da inferência com bibliotecas aceleradas HuggingFace
- Para ambientes de CPU:
- começar a usar
torch.use_dynamoparadigma - Uso de modelos de carga quantificada de 8 bits
- começar a usar
Dicas de controle de custos
Soluções sem servidor, como o AWS Lambda, são recomendadas para executar o módulo de treinamento de parâmetros, e o pagamento conforme o uso pode reduzir o custo da nuvem 90%.
Essa resposta foi extraída do artigoPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool for Improving the Performance of Q&A Systems (Ferramenta de geração de aumento de recuperação paramétrica para melhorar o desempenho dos sistemas de perguntas e respostas)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma geração eficiente de aprimoramento de recuperação em um ambiente com limitações aritméticas?
