Configuração e Desafios
A configuração do projeto envolveu a instalação de dependências, a criação de embeddings de código aberto e o uso de Sentence Transformers e da biblioteca Transformers. No entanto, o speaker enfrentou desafios ao baixar os pesos originais da Meta, mas foi concedido acesso e conseguiu baixar os pesos.
Desenvolvimento do Modelo
O speaker utilizou o tokenizer e o modelo para converter strings de entrada brutos em identificadores numéricos e criou o modelo usando a classe Transformer. Ele também mencionou a importância de salvar o modelo em um diretório específico para evitar esgotar o espaço no servidor.
Deploy do Modelo
O speaker demonstrou comodeployar o modelo LLaMA usando a documentação fornecida, mas encontrou um erro de indexação. Ele tentou diferentes abordagens, incluindo o uso de um conjunto diferente de pesos (UPstage) e a escalabilidade do modelo em dois GPUs para reduzir o requisito de VRAM.
Integração com LangChain e Streamlit
O speaker também integraram o modelo LLaMA com um workflow existente de LangChain e usou um Text Streamer para transmitir a saída decodificada do modelo. Ele gerou uma resposta a uma solicitação passando as entradas para a função model.generate e decodificando os tokens de saída usando o método tokenizer.decode.
Desafios e Soluções
A experiência do speaker em desenvolver um aplicativo usando um modelo de linguagem natural grande foi desafiadora. Ele encontrou soluções criativas para superar os desafios, incluindo o uso de port forwarding com funcionalidade de mapeamento TCP em Runpod para acessar o aplicativo de fora. Ele também encontrou um erro de memória insuficiente do GPU, que foi resolvido com o uso do decorador de recurso `st.cache` para evitar que o modelo carregue novamente na memória a cada vez que uma consulta é feita.
Conclusão
O speaker conclui que a experiência foi desafiadora, mas promissora, destacando o potencial do desenvolvimento de modelos de linguagem natural de código aberto. Ele demonstrou as capacidades do aplicativo, incluindo análise de desempenho financeiro, extração de entidades, análise de sentimento e geração de transcrições.