Existem três maneiras de realizar a quantização de LLMs: QLara, quantização GPT e GGUF. GGUF é uma implementação em C++ de LLMs que suporta várias plataformas, incluindo MacOS, Linux, Windows e Docker. Além disso, é possível executá-lo em CPU ou offload algumas camadas para uma GPU para obter um desempenho mais rápido e suporta vários modelos de LLM.
A biblioteca de aprendizado de máquina chamada gtml também é apresentada no vídeo, com capacidades como quantização pós-modelo em GPT-Q e comparações com diferentes métodos de quantização. É importante verificar regularmente se há atualizações para obter as últimas versões de gtml.
Além disso, o vídeo apresenta uma interface do usuário para LLMs que permite aos usuários escolher um conjunto de dados e uma configuração de computação sem a necessidade de escrever código. A interface oferece várias opções para modelos de LLM, incluindo conjuntos de dados do Hugging Face e a capacidade de carregar um conjunto de dados privado.
Também são apresentadas três opções de nuvem: Google Vertex AI’s Model Garden, Hugging Face’s Auto Train facility e H2O.ai’s AI Cloud. O vídeo ainda apresenta oito interfaces de usuário diferentes para LLMs, incluindo Cobalt C++, Gradio VAP, Lord of Large Language Models, LLM Studio e C Transformer.
No geral, o vídeo apresenta uma variedade de opções para usuários que desejam trabalhar com LLMs sem precisar escrever código ou ter experiência técnica extensa. A escolha do método de quantização depende da infraestrutura, tarefas e conjuntos de dados específicos, e é recomendável avaliar as opções com base em necessidades individuais.
Em resumo, a quantização de LLMs é uma técnica essencial para reduzir o uso de memória e tornar esses modelos acessíveis a uma variedade de dispositivos e usuários. Com as various opções de método de quantização e interfaces de usuário amigáveis, os usuários agora têm mais opções do que nunca para trabalhar com LLMs de forma eficiente e eficaz.