Modely umělé inteligence postupují mílovými kroky kupředu a s nimi i formáty, ve kterých jsou uloženy. Pokud jste někdy pracovali s jazykovými modely, možná jste o formátu slyšeli GGML, široce používaný pro odvození v modelech AI. V poslední době se však objevil nový formát, který slibuje větší efektivitu a flexibilitu: GGUF. Ale co přesně jsou soubory GGUF a jaké výhody nabízejí oproti svým předchůdcům?
Pokud se chcete dozvědět, jak tyto soubory fungují, proč se jejich použití rozšiřuje v komunitě AI a jak je můžete použít ve svých vlastních projektech, čtěte dále. V tomto článku vše podrobně a jednoduše vysvětlíme.
Co jsou soubory GGUF?
L soubory GGUF Jedná se o nový binární formát vyvinutý speciálně pro rychlé načítání a ukládání modelů umělé inteligence. Tento formát byl navržen tak, aby překonal některá omezení formátu GGML a obsahoval vylepšení slučitelnosti, flexibilita y účinnost v závěru.
Hlavním cílem GGUF je poskytnout optimalizovanější řešení pro práci s dlouhými jazykovými modely (LLM, pro jeho zkratku v angličtině) a modely augmented generation by recovery (HADR), nabízí větší rychlost a snížení velikosti souborů.
Hlavní výhody GGUF oproti GGML
Zatímco GGML byl obrovským krokem vpřed ve správě modelů AI, GGUF je tu proto, aby zážitek ještě vylepšil. Toto jsou některé z jeho nejpozoruhodnějších výhod:
- Větší flexibilita: Umožňuje ukládat data modelu do více efektivní, což usnadňuje začlenění nových funkcí bez ovlivnění slučitelnosti s předchozími verzemi.
- Lepší kompatibilita: GGUF je navržen tak, aby byl kompatibilní s širší řadou nářadí y vývojové rámce, což vývojářům zjednodušuje pracovní postup.
- Větší účinnost: Su optimalizovaná struktura umožňuje menší soubory a rychlejší časy načítání, což se promítá do lepšího výkonu odvození.
- Standardizovaný formát: GGUF se snaží stát se a jednotný standard, který upřednostňuje interoperabilitu mezi různými modely a nástroji.
Jak používat modely AI ve formátu GGUF?
Pokud máte zájem používat modely uložené v soubory GGUF, existuje několik způsobů, jak to udělat. Níže je uveden návod, jak tento formát používat PYTHON, jeden z nejpopulárnějších nástrojů ve světě strojového učení.
1. Předpoklady
Chcete-li pracovat s modely ve formátu GGUF, musíte nainstalovat knihovnu C transformátory, což umožňuje efektivní načítání a vyvozování těchto typů souborů. Kromě toho je vhodné mít nejnovější verze PYTHON y Gradio pro tvorbu interaktivních rozhraní. Pokud potřebujete informace o tom, jak používat Dropbox ke sdílení souborů, můžete se také podívat.
2. Načtení modelu
Jakmile je nezbytná knihovna nainstalována, můžete načíst svůj model GGUF pomocí třídy GgufModel. Ujistěte se, že jste uvedli správně cesta k souboru modelu a typu modelu, který chcete použít. To může být užitečné, zvláště pokud chcete archiv archivos pro přístup k modelům.
3. Vyvozování závěrů
Pro interakci s modelem a inferenční funkce přijmout příchozí zprávu a vygenerovat odpovídající odpověď. To umožňuje zpracování dotazů přirozený jazyk a získat souvislé a dobře strukturované odpovědi. Pokud se chcete dozvědět více o tom, jak otevírat soubory různých typů, zde je článek o otevřete soubory CBR a CBZ.
4. Vytvoření uživatelského rozhraní
Díky knihovně Gradio, je možné navrhnout jednoduché rozhraní povídání pro usnadnění interakce s modelem. To umožňuje každému uživateli klást otázky a přijímat odpovědi generované umělou inteligencí rychle a efektivně. Tento typ rozhraní je velmi užitečný ve srovnání s jinými formami spravovat soubory v různých prostředích.
Kde stáhnout soubory GGUF?
Pokud si chcete vyzkoušet modely ve formátu GGUF, existuje několik online zdrojů, kde můžete tyto soubory získat. Jedním z nejvíce doporučených je úložiště Objímání obličeje, ve kterém vývojáři sdílejí modely optimalizováno připraven k použití v projektech AI.
Také některé aplikace jako Studio LM Nabízejí možnost snadného stahování a správy modelů GGUF bez nutnosti složitých konfigurací. Pokud potřebujete další informace o tom, jak otevřít soubory v systému Android, podívejte se také na tento odkaz Otevřete soubory HEIF v systému Android.
Další úvahy pro použití GGUF s GPU
Pokud plánujete provádět odvození v optimalizovaném prostředí s Zrychlení GPU, je nezbytné zajistit, aby vaše instalace C transformátory zahrnout podporu pro CUDA. Kromě toho můžete nakonfigurovat počet Vrstvy GPU které se použijí během inference, což umožní upravit spotřebu VRAM podle potřeb každého projektu.
Správné nastavení těchto hodnot pomůže maximalizovat účinnost modelu a zajistit lepší výkon v generování textu.
S rostoucím přijetím GGUF v komunitě AI se tento formát stává vysoce účinnou alternativou pro odvození modelů Llama a dalších jazykových modelů. Díky větší kompatibilitě, menší velikosti souborů a rychlejší době načítání představuje GGUF velký pokrok ve světě strojového učení. Ať už chcete implementovat tento formát v místních aplikacích nebo v cloudových prostředích, GGUF vám umožní plně využít potenciál nejpokročilejších modelů umělé inteligence.
