Instalação do SGL
Para instalar o SGL, o criador do vídeo usa um ambiente Conda em um sistema Ubuntu 22.04 com uma placa de vídeo fornecida pela Mast Compute. Ele cria um novo ambiente Conda com Python 3.11 e instala o SGL usando pip.
Configuração do Modelo LLaMA
Em seguida, o vídeo demonstrations a utilização do modelo LLaMA localmente, que requer fazer logon na CLI do Hugging Face para baixar o modelo. O criador do vídeo instala o hub do Hugging Face, faz logon na sua conta do Hugging Face, obtém um token e o usa para fazer logon na CLI do Hugging Face.
Execução do Servidor SGL
Por fim, o criador do vídeo executa o servidor SGL com o modelo LLaMA, que baixa o modelo e inicia o servidor na porta 30.000.
Demonstração Prática
No segundo parte do vídeo, o speaker demonstra a utilização do servidor SGL, mostrando como ele estrutura a conversa com o modelo de linguagem, confinando tanto a entrada quanto a saída. Ele elogia a ferramenta pela sua capacidade de controlar e estruturar interações com modelos de linguagem, tornando mais fácil utilizá-los em projetos.
Além disso, o speaker promete voltar a mostrar a ferramenta em ação com outros modelos, como o GPT4, e modelos de visão, e incentiva os espectadores a se inscreverem e compartilharem seu conteúdo.