Квантуйте любой LLM с помощью GGUF и Llama.cpp

• Приветствие и представление канала AI Anytime.  

• Цель видео: показать, как квантовать большие языковые модели LLM для запуска на обычном графическом процессоре или CPU.  

• Использование инструмента Lama CPP для преобразования LLM в формат GGU.  

• Большие языковые модели LLM имеют миллиарды параметров, что сложно запустить на потребительском GPU.  

• Генеративный искусственный интеллект станет мейнстримом, если LLM можно будет запускать на CPU.  

• Формат GGU используется для сжатия и квантования LLM для работы на CPU.  

• Lama CPP - известный инструмент для квантования LLM.  

• Квантование LLM позволяет уменьшить их размер и улучшить производительность на CPU.  

• Пример использования Lama CPP на GPU и CPU.  

• Установка зависимостей и подготовка к квантованию.  

• Использование QBlast для определения типа машины и установки необходимых пакетов.  

• Импорт модели из Hugging Face и загрузка моментального снимка.  

• Выбор модели для квантования и загрузка её в Google Colab.  

• Определение методов квантования и создание файлов весов моделей.  

• Квантование модели до 4-битного формата.  

• Определение методов квантования и создание квантованного пути.  

• Загрузка базовой модели и создание моментального снимка.  

• Сохранение модели в локальном каталоге и проверка её работы.  

• Проверка загрузки модели и её параметров.  

• Определение большой языковой модели как модели с более чем 1 миллиардом параметров.  

• Завершение квантования и создание квантованной модели.  

• Создайте каталог для квантованной модели.  

• Используйте файл для преобразования модели из hugging face в ggf.  

• Настройте файл в зависимости от типа LLM.  

• Используйте файл для преобразования модели hugging face в ggf.  

• Преобразование модели занимает некоторое время.  

• Важно понимать типы квантования: нулевое и единичное.  

• Нулевое квантование: веса вычисляются из квантов.  

• Единичное квантование: минимальный размер блока.  

• Квантование влияет на размер и точность модели.  

• Импортируйте операционную систему и выполните квантование.  

• Квантование может занять несколько минут.  

• Модель увеличивается в размере после квантования.  

• Используйте файл для тестирования квантованной модели.  

• Задайте вопросы модели и получите ответы.  

• Модель может отвечать на вопросы быстро и точно.  

• Вставьте жетон и войдите в систему.  

• Используйте hugging face API для создания репозитория.  

• Назовите модель и репозиторий.  

• Создайте репозиторий и загрузите файл.  

• Назовите репозиторий и создайте URL-адрес.  

• Сделайте репозиторий общедоступным.  

• Используйте API hugging face для загрузки файлов.  

• Укажите путь к модели и репозиторию.  

• Выберите тип репозитория для модели.  

• Скопируйте файлы модели в репозиторий.  

• Укажите идентификатор репозитория и тип репозитория.  

• Используйте API для загрузки модели.  

• Модель будет загружена и доступна для использования.  

• Используйте различные инструменты для работы с моделью.  

• Модель можно использовать для различных задач.  

• Видео объясняет, как использовать hugging face для работы с моделями.  

• Призыв к подписке на канал и участию в сообществе.  

• Контактная информация для связи и участия в сообществе.