AI kalbų modelių atsiradimas paskatino naujų failų formatų kūrimą, kurie leidžia efektyviau, lanksčiau ir lengviau prižiūrėti. Štai kaip GGUF failai, formatas, kuris pateikiamas kaip natūralus GGML įpėdinis, išsiskiriantis gebėjimu prisitaikyti prie esamus ir būsimus dirbtinio intelekto poreikius.
Šis naujas formatas ypač išpopuliarėjo aplinkose, kuriose ištekliai yra riboti, pvz., kompiuteriuose su CPU be GPU spartinimo arba „Edge“ įrenginiais.. Šiame straipsnyje aptarsime viską, kas susiję su GGUF failais: kas jie yra, kaip jie veikia, kokius pranašumus jie siūlo prieš savo pirmtakus ir kur juos galime gauti. Privalomas formatas visiems, kurie domisi AI modeliais.
Kas yra GGUF formatas?
GGUF (GPT sukurtas vieningas formatas) yra optimizuotas dvejetainis failas, sukurtas specialiai kalbos modeliams saugoti ir leisti jį įtraukti į CPU ir GPU. Tai tiesioginė ir patobulinta GGML formato raida (GPT sukurta modelio kalba), ypač kai kalbama apie suderinamumą, lankstumą ir efektyvumą.
Viena iš pagrindinių GGUF failų atsiradimo motyvų buvo išspręsti GGML apribojimus, kuri neturėjo galimybės priglobti papildomų metaduomenų, apsunkino išankstinį suderinamumą ir privertė vartotoją rankiniu būdu koreguoti tam tikrus parametrus.
GGUF leidžia pridėti naujų funkcijų nepažeidžiant suderinamumo su ankstesnėmis versijomis. Dėl šio išplėtimo ji yra ideali platforma mašininio mokymosi ateičiai.
Pagrindiniai GGUF failo pranašumai
GGUF formatas pasižymi daugybe privalumų, dėl kurių jis ypač patrauklus kūrėjams, tyrinėtojams ir dirbtinio intelekto entuziastams:
- Išplėstinis suderinamumas: palaiko tokias sistemas kaip Llama.cpp, Kobold AI, LM Studio, Chatbox ir daugelį kitų, nesunkiai integruojamas į išvadų vamzdynus.
- Sutelkite dėmesį į mažos galios aparatinę įrangą: idealiai tinka paleisti LLM modelius CPU nereikalaujant didelių išteklių ar GPU, todėl jį gali pasiekti daugiau vartotojų.
- Didesnis efektyvumas: Optimizuotai laikant svorius ir konstrukcijas, tai sumažina modelio dydį ir žymiai pagreitina įkėlimą bei išvadas.
- Modularumas: leidžia tinkinti užklausas ir išvengti nereikalingo rankinio sudėtingų parametrų koregavimo.
Palaiko dvejetainių failų išdėstymą keli kiekybinio įvertinimo lygiai, pritaikant našumo, išteklių suvartojimo ir tikslumo pusiausvyrą. Dėl šios funkcijos jis yra idealus sprendimas kai kurioms mobiliosioms aplinkoms ir sistemoms, kur galia ir atmintis yra riboti.
GGUF kvantavimas: suspaudimas nepakenkiant našumui
Kiekybinis nustatymas yra labai svarbus GGUF formate, nes tai leidžia sumažinti modelio dydį ir pagreitinti išvadas, aukojant minimalią tikslumo dalį. Yra keli GGUF palaikomi kvantavimo lygiai ir tipai, kurių kiekvienas turi savo glaudinimo ir tikslumo balansą:
- 2 bitai: maksimalus suspaudimas, idealiai tinka įrenginiams su labai mažai atminties, nors ir aukojamas tam tikras tikslumas.
- 4 bitai: viena iš populiariausių schemų, užtikrinančių pusiausvyrą tarp suspaudimo ir patikimumo realiam naudojimui.
- 8 bitai: Puikus tikslumas su mažesniu suspaudimu, plačiai naudojamas atliekant užduotis, kurioms reikia tikslesnių rezultatų.
Su GGUF suderinamos sistemos ir įrankiai
Viena iš didžiausių GGUF privalumų yra jo palaikymas kelioms sistemoms ir kūrimo įrankiams. Tai yra keletas ryškiausių:
- Call.cpp: leidžia paleisti LLM modelius CPU ir GPU, tiesiogiai suderinamus su GGUF.
- „Gradio“: idealiai tinka kuriant grafines pokalbių sąsajas su integruotais GGUF modeliais.
- LM studija y Viskas LLM: darbalaukio platformos, orientuotos į vietinio modelio išvadas, visiškai palaikančios GGUF failus.
GGUF integravimas su šiomis aplinkomis leidžia greitai paleisti, nereikia sudėtingų konfigūracijų ar nereikalingų techninių koregavimų.
Kaip naudoti GGUF failą?
Darbas su modeliu GGUF formatu tai nėra ypač sudėtinga, ypač jei naudojame tinkamas bibliotekas. Python, naudojant C Transformers biblioteką, pagrindiniai veiksmai būtų tokie:
- Įdiekite atnaujintą biblioteką: įtraukti GGUF palaikymą.
- Įkelti modelį: naudojant klasę kaip
GgufModel, nurodant modelio tipą (pvz., „lama“). - Apibrėžkite išvados funkciją: kuris gauna įvestį iš vartotojo, pateikia modelio užklausą ir grąžina sugeneruotą atsakymą.
- Sukurkite sąsają: Naudodami „Gradio“ kaip intuityvų tiltą, norėdami įvesti klausimus ir pamatyti sugeneruotus atsakymus realiuoju laiku.
Ši metodika pasirodė esanti efektyvi diegiant realaus naudojimo sąsajas, tokias kaip pokalbių robotai, kodo pagalbininkai ar natūralaus teksto generatoriai.
Kur atsisiųsti modelius GGUF formatu?
Svarbiausias šaltinis norint gauti modelius GGUF formatu yra Hugging Face saugykla. Specializuotame skyriuje sugrupuotos populiarių modelių, tokių kaip LLaMA, GPT-J ir daugelio kitų, konvertuotos versijos.
Arba kai kurie programos leidžia tiesiogiai atsisiųsti modelius iš pačios sąsajos, kaip ir LM Studio, kuri automatiškai ieško ir atsisiunčia modelių GGUF. Jei jau turite modelį GGML arba standartiniu dvejetainiu formatu, galite naudoti konkrečius konvertavimo įrankius, kad pakeistumėte jį į GGUF ir pasinaudotumėte jo pranašumais.
Apribojimai ir aspektai, į kuriuos reikia atsižvelgti
Nors GGUF yra didelis pažanga, ne viskas tobula. Prieš visiškai jį priimant, reikia atsižvelgti į kai kuriuos veiksnius:
- Prisitaikymo kreivė: Kadangi formatas yra naujas, reikia šiek tiek susipažinti su jo ypatumais ir suderinamomis priemonėmis.
- Konversija iš nepalaikomų modelių: gali apimti papildomus veiksmus esamiems failams modifikuoti arba pritaikyti.
- Išvada apie lėtesnį procesorių: Nors tai įmanoma, greitis ne visada yra panašus į greitį, gaunamą naudojant grafinio procesorius naudojančius nekvantifikuotus modelius.
Tačiau, Šiuos apribojimus daugiau nei kompensuoja jo universalumas, suderinamumas ateityje ir geriausia kūrimo praktika.. GGUF sukurtas tobulėti, todėl tai vidutinės trukmės ir ilgalaikė investicija bet kuriam AI profesionalui ar entuziastui.