Entendendo a Quantização de Modelo de IA
Antes de começar, é importante entender o que é quantização de um modelo de IA. Em resumo, é reduzir a precisão dos pesos e ativações do modelo de números de ponto flutuante para inteiros, tornando o modelo mais eficiente.
O Que é LM Deploy?
LM Deploy é uma ferramenta que permite quantizar e implantar modelos de linguagem grandes. Com ela, você pode tornar seus modelos mais leves e eficientes, tornando-os mais adequados para dispositivos com recursos limitados.
Passo a Passo: Instalando LM Deploy e Quantizando um Modelo de Linguagem de Visão
Para começar, você precisará instalar o LM Deploy em sua máquina local, criar um ambiente de conda e instalar a ferramenta. Depois disso, você pode quantizar seu modelo de linguagem de visão usando o comando `lm deploy`. Esse comando utiliza o método de quantização de peso de ativação (AWQ), que protege apenas 1% dos pesos mais importantes do modelo, reduzindo o erro de quantização.
O Processo de Quantização
O comando `lm deploy` quantiza o modelo camada por camada, carregando cada camada da CPU para a GPU, quantizando e, em seguida, descarregando de volta para a CPU. Isso ajuda a reduzir a pressão de memória da GPU durante a quantização.
Superando Erros e Gerando Conjuntos de Dados
Durante o processo, você pode encontrar erros devido à falta de pacotes necessários. Para resolver isso, é necessário instalar as bibliotecas TIM e datasets. Após resolver os erros, você pode gerar conjuntos de dados de treinamento e teste.
Resultado e Conclusão
Ao usar o comando `lm deploy`, você pode quantizar com sucesso um modelo de linguagem de visão, tornando-o mais eficiente e adequado para implantação em dispositivos com recursos limitados. Para saber mais sobre a ferramenta LM Deploy, você pode conferir o link do repositório GitHub fornecido na descrição do vídeo.
Visite o Vídeo
Para entender melhor o processo de quantização de um modelo de linguagem de visão usando LM Deploy, recomendamos assistir ao vídeo completo. Lá, você pode ver em detalhes como instalar LM Deploy, quantizar o modelo e superar erros comuns.