Três soluções para melhorar o desempenho do LLM em PDF
As estratégias de otimização a seguir podem ser usadas para atingir os gargalos de desempenho:
- Seleção de modelosPrioridade é dada ao modelo paramétrico 135M quantificado por Q8, que tem uma velocidade de inferência de cerca de 5 segundos/token
- Configuração do equipamentoRecomendado para ser executado em dispositivos com mais de 8 GB de RAM, os navegadores precisam ativar o suporte à aceleração do WebAssembly
- Otimização de interaçõesMantenha o prompt em 50 palavras ou menos e feche outros aplicativos que consomem muita CPU!
Técnicas de otimização profunda:
- Modifique o parâmetro chunk_size (padrão 4096) em generatePDF.py para ajustar a alocação de memória.
- Usar o Firefox em vez do Chrome pode gerar melhor eficiência de execução do asm.js
- Habilite a opção javascript.options.asm_js no about:config do navegador
Essa resposta foi extraída do artigollm.pdf: projeto experimental para executar um modelo de linguagem em grande escala em um arquivo PDFO
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