Nchịkọta
Usoro ihe nlere anya bụ ka esi echekwa ụdị mmụta igwe a zụrụ azụ na diski ka enwere ike ibunye ya ma mee ya ma emechaa, n'igwe dị iche ma ọ bụ n'asụsụ dị iche. Usoro ị họọrọ na-emetụta mbugharị, ọsọ, nha faịlụ na ọbụna nchekwa.
Model Serialization Formats bụ teknuzu ụlọ ngọngọ na-emetụta nlereanya àgwà, akụrụngwa ego, latency, na ntụkwasị obi na ọnụ ọgụgụ.
Ime miri emi
Mgbe ọzụzụ gasịrị, ihe nlereanya bụ naanị ọnụọgụ (arọ) gbakwunyere nkọwa nke ụkpụrụ ya. Serialization na-ede steeti ahụ n'ime faịlụ. Ebe obibi dị iche iche na-eji usoro dị iche iche. Python's pickle na PyTorch's default .pt faịlụ dị mma mana kegide gị na Python ma nwee ike mebie koodu aka ike na ibu, na-eme ka ha bụrụ ihe egwu nchekwa na faịlụ ndị atụkwasịghị obi. ONNX (Open Neural Network Exchange) bụ usoro na-anọpụ iche nke na-ahapụ ihe nlereanya a zụrụ na PyTorch ka ọ na-agba ọsọ n'oge ma ọ bụ asụsụ ọzọ. SavedModel na HDF5 ochie na-eje ozi TensorFlow na Keras. Maka ụdị asụsụ buru ibu, safetensors aghọwo ihe a ma ama n'ihi na ọ na-echekwa naanị tensor data na nhazi dị mfe, ngwa ngwa, ebe nchekwa na-enweghị mmezu koodu, na-eme ka ọ dị nchebe na ngwa ngwa ibu. A na-eji GGUF eme ihe maka ịgba ọsọ LLM nke ọma na ngwaike mpaghara.
Nghọta nka nka
Isi ahịa-apụ bụ n'etiti framework-nwaafọ na mgbanwe ụdị. Ụdị nke ala (Pickle, .pt) na-ejide ihe Python zuru ezu mana ọ chọrọ otu koodu ahụ iji mebie ma nwee ike ịme koodu nzuzo. Ụdị mgbanwe dị ka ONNX na-ebupụ eserese mgbakọ na mwepụ n'ime atụmatụ ahaziri ahazi (iji protocol buffers) ka oge ọ bụla dakọtara nwee ike ime ya. Safetensors na-aga ntakịrị: obere nkụnye eji isi mee JSON na-akọwa aha tensor ọ bụla, udi ya, na dtype, na-esote bytes raw, na-enye ohere maapụ ebe nchekwa efu.
Nlereanya usoro nhazi usoro
Usoro ihe nlere anya bụ ka esi echekwa ụdị mmụta igwe a zụrụ azụ na diski ka enwere ike ibunye ya ma mee ya ma emechaa, n'igwe dị iche ma ọ bụ n'asụsụ dị iche. Usoro ị họọrọ na-emetụta mbugharị, ọsọ, nha faịlụ na ọbụna nchekwa. Model Serialization Formats bụ teknuzu ụlọ ngọngọ na-emetụta nlereanya àgwà, akụrụngwa ego, latency, na ntụkwasị obi na ọnụ ọgụgụ. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Model Serialization Formats dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe usoro ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji usoro ihe nlere anya Model na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Otu otu na-azụ ihe nlereanya na PyTorch, na-ebupụ ya na ONNX, ma na-agba ya n'ime ngwa C # na-enweghị ndabere Python.
Ihu ịmakụ na-ekesa ihe atụ dị ka ihe nchekwa ka ndị ọrụ nwee ike budata ya n'enweghị ihe egwu nke igbu koodu ọjọọ.
Onye nrụpụta na-ebudata faịlụ GGUF nke LLM a na-agụta ka ọ rụọ ya na mpaghara na laptọọpụ CPU.
Ọrụ TensorFlow na-ebu akwụkwọ ndekọ aha SavedModel nwere eserese na mgbanwe maka ibu amụma site na API.
Usoro mmejuputa
Ụdị Serialization Model na omume
Otu otu na-azụ ihe nlereanya na PyTorch, na-ebupụ ya na ONNX, ma na-agba ya n'ime ngwa C # na-enweghị ndabere Python.
Otu otu na-azụ ihe nlereanya na PyTorch, na-ebupụ ya na ONNX, ma na-agba ya n'ime ngwa C # na-enweghị Python na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma ma ọ bụrụ na ha akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ụdị Serialization Model na omume
Ihu ịmakụ na-ekesa ihe atụ dị ka ihe nchekwa ka ndị ọrụ nwee ike budata ya n'enweghị ihe egwu nke igbu koodu ọjọọ.
Ịmakụ ihu na-ekesa ihe atụ dị ka ndị nchekwa ka ndị ọrụ nwee ike ibudata ha n'enweghị ihe ize ndụ nke mmebi koodu obi ọjọọ Ndị otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ na-ebuwanye ibu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Ụdị Serialization Model na omume
Onye nrụpụta na-ebudata faịlụ GGUF nke LLM a na-agụta ka ọ rụọ ya na mpaghara na laptọọpụ CPU.
Onye nrụpụta na-ebudata faịlụ GGUF nke LLM dị iche iche iji mee ya na mpaghara na laptọọpụ CPU Teams na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ihu, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ụdị Serialization Model na omume
Ọrụ TensorFlow na-ebu akwụkwọ ndekọ aha SavedModel nwere eserese na mgbanwe maka ibu amụma site na API.
Ọrụ TensorFlow na-ebu akwụkwọ ndekọ aha SavedModel nwere eserese na mgbanwe maka ibu amụma site na otu API Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.