მოდელების კვანტიზაცია: bitsandbytes-ისა და GPTQ-ის შედარება
ეს სტატია განიხილავს მოდელების კვანტიზაციის ორ ძირითად მიზანს და `transformers` ბიბლიოთეკაში ინტეგრირებულ ორ ძირითად სქემას: `bitsandbytes`-ს და `auto-gptq`-ს. მოცემულია თითოეული მეთოდის დადებითი და უარყოფითი მხარეები, საზოგადოების გამოხმაურების საფუძველზე. ასევე წარმოდგენილია ინფერენციისა და ადაპტერების დაზუსტების ბენჩმარკები სხვადასხვა აპარატურაზე, რაც მომხმარებლებს დაეხმარება ოპტიმალური მიდგომის არჩევაში.
მოდელების კვანტიზაცია: Bitsandbytes-ისა და GPTQ-ის შედარებითი ანალიზი
სტატია განიხილავს ხელოვნური ინტელექტის მოდელების კვანტიზაციის ორ ძირითად მეთოდს, bitsandbytes-სა და auto-gptq-ს, რომლებიც მშობლიურად არის მხარდაჭერილი Transformers ბიბლიოთეკაში. წარმოდგენილია თითოეული მეთოდის უპირატესობები და ნაკლოვანებები, მათ შორის გამოყენების სიმარტივე, კროს-მოდალური თავსებადობა, ადაპტერების ინტეგრაცია, ტექსტის გენერირების სიჩქარე, სერიალიზაციის შესაძლებლობები და ტექნიკური შეზღუდვები. მოცემულია ბენჩმარკის შედეგები ინფერენსისა და ადაპტერების დახვეწის წარმადობის შესადარებლად სხ
LoRA ადაპტერების შერწყმის ახალი მეთოდები AI მოდელებში
ეს პოსტი Hugging Face-ის PEFT ბიბლიოთეკაში LoRA ადაპტერების შერწყმის ინოვაციურ მეთოდებს წარმოგიდგენთ. ის დეტალურად განიხილავს, თუ როგორ შეიძლება ერთი და იგივე საბაზისო მოდელიდან მიღებული სხვადასხვა ადაპტერების გაერთიანება, რათა მიღებულ იქნეს ოპტიმალური შედეგები, მეხსიერების შეზღუდვის მიუხედავად. აღწერილია კონკატენაციის, შეწონილი ჯამის, ამოცანის არითმეტიკისა და TIES მეთოდები, კოდის მაგალითებითა და სამომავლო გეგმებით.
მოდელების შერწყმა: LoRA ადაპტერების გაერთიანების ახალი მიდგომები PEFT-ში
ამ პოსტში წარმოდგენილია 🤗 PEFT-ის ფარგლებში შემუშავებული LoRA ადაპტერების შერწყმის ახალი, ოპტიმიზებული მეთოდები. განხილულია სტანდარტული მოდელების გაერთიანების მიდგომები, მეხსიერების ინტენსივობის გამოწვევები და შემოთავაზებულია სხვადასხვა ტექნიკა, მათ შორის კონკატენაცია, მატრიცების შეწონილი ჯამი და დავალების არითმეტიკა (Task Arithmetic). სტატია მოიცავს კოდის მაგალითებს, შთამბეჭდავ შედეგებსა და სამომავლო გეგმებს.
Flux.1-Dev-ის ოპტიმიზაცია LoRAs-ით: ინფერენციის სიჩქარისა და მეხსიერების გაუმჯობესება
ამ პოსტში განხილულია Flux.1-Dev ტექსტი-გამოსახულებაზე გენერაციის მოდელის ინფერენციის სიჩქარის ოპტიმიზაცია LoRA ადაპტერების გამოყენებისას. LoRAs-ის ფართო გამოყენებისა და მრავალფეროვნების გათვალისწინებით, რთულია მათი ცხელად ცვლა (hotswap) მოდელის გადაკომპილაციის გარეშე, რაც სიჩქარის დაკარგვას იწვევს. სტატია გვთავაზობს ოპტიმიზაციის რეცეპტს, რომელიც მოიცავს `hotswap=True` ფუნქციის გამოყენებას, `torch.compile`-ს, FP8 კვანტიზაციას, CPU-ზე გადატვირთვას (CPU offloading) და T5 ტექსტური ენკოდერის კვანტიზა