వాస్తవంగా మీరు గెలవగల వేగ పోటీ
వేగవంతమైన AI ఫీచర్లను అందించడానికి మీకు భారీ బడ్జెట్ అవసరం లేదు. మీరు GPT-NeoXని ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నించి, జాప్యం ఎదుర్కొంటే, మీరు ఒక్కరే కాదు: 20B-పారామీటర్ తరగతి నమూనాలు సాధారణ GPUలపై భారంగా, CPUలపై మందకొడిగా అనిపించవచ్చు. శుభవార్త ఏమిటంటే, కొత్త, ఓపెన్-సోర్స్ AI నమూనాలు పోటీ నాణ్యతతో వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనలను అందించగలవు—ముఖ్యంగా చాట్, ఏజెంట్లు, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) మరియు కోడింగ్ కోపైలట్ల కోసం.
ఈ గైడ్ నిజ జీవిత పరిస్థితుల్లో GPT-NeoX కంటే వేగంగా పనిచేసే ఐదు ఓపెన్-సోర్స్ AI నమూనాలను హైలైట్ చేస్తుంది, అవి ఎందుకు వేగంగా ఉన్నాయో వివరిస్తుంది మరియు ప్రతి ఒక్కటి ఎక్కడ మెరుగ్గా పనిచేస్తుందో చూపిస్తుంది. మేము ఆచరణాత్మక ఎంపికలపై దృష్టి పెడతాము: టోకనైజర్ సామర్థ్యం, క్వాంటైజేషన్ మద్దతు, KV-కాష్ పనితీరు మరియు బలమైన ఇన్ఫెరెన్స్ స్టాక్లు (vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp).
శైలి గమనిక: ఆచరణాత్మక & ప్రత్యక్షం. మేము సిఫార్సు చేసే నమూనాల వలె వేగంగా కదులుతాము.
"GPT-NeoX కంటే వేగంగా" అనేది ఎందుకు ముఖ్యమైనది
- తక్కువ జాప్యం: ఒక సెకను కంటే తక్కువ వ్యవధిలో మొదటి టోకెన్ అంటే మరింత సహజమైన చాట్ మరియు మెరుగైన UX.
- అధిక అవుట్పుట్: టోకెన్లను/సెకనుకు పెంచడం ద్వారా ఒక్కో GPUకు ఎక్కువ మంది వినియోగదారులకు సేవ చేయవచ్చు.
- తక్కువ మౌలిక సదుపాయాలు: చిన్న నమూనాలు లేదా మెరుగైన కెర్నల్లు ఒకే ట్రాఫిక్కు తక్కువ GPUలు అవసరమని అర్థం.
- ఎడ్జ్కు మెరుగైన సరిపోలిక: 4-బిట్ క్వాంటైజేషన్తో CPU/మెటల్ ఇన్ఫెరెన్స్ సాధ్యమవుతుంది.
GPT-NeoX ఓపెన్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్లో ఒక మైలురాయిగా నిలిచింది, కానీ దాని పరిమాణం (తరచుగా 20B వేరియంట్లు) మరియు పాత కెర్నల్లు అడ్డంకులు సృష్టించగలవు. నేటి కాంపాక్ట్ ఆర్కిటెక్చర్లు, గ్రూప్డ్-క్వెరీ అటెన్షన్ (GQA), స్లైడింగ్ విండో అటెన్షన్ మరియు అత్యంత ఆప్టిమైజ్డ్ రన్టైమ్లు కొత్త ఎంపికల వైపు మొగ్గు చూపుతున్నాయి.
"వేగంగా" అని మేము ఎలా అంచనా వేసాము
వేగం ఒకే సంఖ్య కాదు. మేము దీనిపై దృష్టి పెడతాము:
- మొదటి-టోకెన్కు సమయం (TTFT): ప్రతిస్పందనగా భావించేది.
- సెకనుకు టోకెన్లు (TPS): నిలకడగా డీకోడ్ చేసే వేగం.
- మెమరీ వినియోగం మరియు క్వాంటైజేషన్: ఎడ్జ్ మరియు తక్కువ-VRAM GPUల కోసం 4-బిట్/8-బిట్ మద్దతు.
- సర్వింగ్ స్టాక్: vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp మరియు సమర్థవంతమైన KV కాష్తో అనుకూలత.
సీక్వెన్స్ లెంగ్త్, బ్యాచ్ సైజు, GPU రకం (A100 vs వినియోగదారు RTX) మరియు కెర్నల్ ఎంపికలతో మీ ఫలితాలు మారవచ్చు. అయినప్పటికీ, సాధారణ సెటప్లలో, కింది నమూనాలు చాలా పనులకు నాణ్యత పరంగా నిలకడగా ఉంటూ GPT-NeoX కంటే వేగంగా పనిచేస్తాయి.
GPT-NeoX కంటే వేగవంతమైన టాప్ 5 ఓపెన్-సోర్స్ AI నమూనాలు
1) Llama 3.1 8B Instruct ({Meta})
- ఇది ఎందుకు వేగంగా ఉంది: ఆధునిక అటెన్షన్ (GQAతో), సమర్థవంతమైన టోకనైజర్ మరియు vLLM, llama.cpp (GGUF) మరియు TensorRT-LLM అంతటా అగ్రశ్రేణి మద్దతు. 8B పరిమాణం ఒకే 24GB GPUలో వేగంగా పనిచేసేలా చేస్తుంది; క్వాంటైజ్డ్ బిల్డ్లు సాధారణ GPUలు మరియు CPUలలో కూడా రన్ అవుతాయి.
- ఇది ఎక్కడ రాణిస్తుంది: సాధారణ చాట్, చిన్న నుండి మధ్య స్థాయి సందర్భాలతో RAG, తేలికపాటి ఏజెంట్లు మరియు ఉత్పత్తి సహాయకులు. బలమైన సూచనలను అనుసరించడం.
- నిజ జీవిత అంచు: M-సిరీస్ Mac లేదా సాధారణ CPU సర్వర్లో llama.cpp ద్వారా 4-బిట్ GGUFతో, Llama 3.1 8B వేగవంతమైన ఇంటరాక్టివ్ లేటెన్సీలను అందిస్తుంది, ఇక్కడ GPT-NeoX నెమ్మదిగా కదులుతుంది.
- దీనితో జత చేయండి: బహుళ-అద్దె సర్వింగ్ కోసం vLLM లేదా ఎడ్జ్ డిప్లాయ్మెంట్ల కోసం llama.cpp.
2) Mistral 7B Instruct (Mistral AI)
- ఇది ఎందుకు వేగంగా ఉంది: 7B పరిమాణం, బలమైన టోకనైజర్ సామర్థ్యం మరియు ప్రసిద్ధ రన్టైమ్లలో అధిక-నాణ్యత కెర్నల్లు. Mistral యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ అద్భుతమైన వేగం/నాణ్యత ప్రొఫైల్ను అందిస్తాయి.
- ఇది ఎక్కడ రాణిస్తుంది: చిన్న-రూప రీజనింగ్, కోడ్ సూచనలు, నాలెడ్జ్ అసిస్టెంట్లు మరియు బహుభాషా చిన్న సమాధానాలు. యుటిలిటీ పనుల కోసం దాని పరిమాణం కంటే తరచుగా మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది.
- నిజ జీవిత అంచు: 4-బిట్లో Mistral 7B సాధారణ RTX కార్డ్లపై అద్భుతమైన TPSని అందిస్తుంది; చాట్ UIలు తక్షణమే ఉన్నట్లు అనిపించడానికి TTFT తగినంత తక్కువగా ఉంటుంది. ఇది ఖర్చుతో కూడుకున్న ఉత్పత్తికి ప్రామాణికమైనది.
- దీనితో జత చేయండి: అధిక అవుట్పుట్ కోసం vLLM + PagedAttention; మొబైల్/ఎడ్జ్ కోసం llama.cpp.
3) Phi-3 Mini 3.8B ({Microsoft})
- ఇది ఎందుకు వేగంగా ఉంది: చిన్నది కానీ శక్తివంతమైనది. 3.8B పారామీటర్ల వద్ద, Phi-3 Mini దూకుడు క్వాంటైజేషన్తో CPUలు మరియు ఇంటిగ్రేటెడ్ GPUలపై వేగంగా పనిచేస్తుంది, అయితే ఇప్పటికీ పొందికైన అవుట్పుట్లను నిర్వహిస్తుంది.
- ఇది ఎక్కడ రాణిస్తుంది: ఎంబెడెడ్ ఏజెంట్లు, ఆన్-డివైస్ సారాంశం, ఆఫ్లైన్ నోట్ అసిస్టెంట్లు మరియు తక్కువ-కంప్యూట్ RAG. మీరు ముడి సామర్థ్యం కంటే లేటెన్సీ మరియు ఖర్చుకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వవలసి వచ్చినప్పుడు అనువైనది.
- నిజ జీవిత అంచు: సాధారణ హార్డ్వేర్పై మొదటి-టోకెన్ లేటెన్సీ తక్షణమే ఉన్నట్లు అనిపించవచ్చు. మీరు ఒకే విధమైన సెటప్లలో GPT-NeoX కంటే 2-3x అవుట్పుట్ను తరచుగా చూస్తారు.
- దీనితో జత చేయండి: Windows కోసం ONNX రన్టైమ్ / DirectML, క్రాస్-ప్లాట్ఫాం కోసం llama.cpp.
4) Qwen2 7B Instruct ({Alibaba})
- ఇది ఎందుకు వేగంగా ఉంది: బలమైన బహుభాషా మద్దతు మరియు బాగా ఆప్టిమైజ్ చేసిన ఇన్ఫెరెన్స్ గ్రాఫ్లతో సమర్థవంతమైన ఆర్కిటెక్చర్. vLLM మరియు TensorRT-LLMలో బలమైన టూలింగ్.
- ఇది ఎక్కడ రాణిస్తుంది: బహుభాషా చాట్, వెబ్ టూల్స్, ఫంక్షన్ కాలింగ్ మరియు ఇకామర్స్-శైలి నాలెడ్జ్ పనులు. భాషల్లో వేగం మరియు ఖచ్చితత్వానికి గొప్ప సమతుల్యత.
- నిజ జీవిత అంచు: KV-కాష్ ఆఫ్లోడింగ్ మరియు 4-బిట్ క్వాంటైజేషన్తో, Qwen2 7B చాలా యాప్ ఫ్లోలలో ప్రతిస్పందన నాణ్యతను కాపాడుతూ GPT-NeoX కంటే ఎక్కువ బ్యాచ్ అవుట్పుట్ను కలిగి ఉంటుంది.
- దీనితో జత చేయండి: NVIDIA స్టాక్ల కోసం TensorRT-LLM; బహుళ-నమూనా సర్వింగ్ కోసం vLLM.
5) TinyLlama 1.1B Chat (కమ్యూనిటీ)
- ఇది ఎందుకు వేగంగా ఉంది: ఇది చిన్నది—మరియు అదే అసలు విషయం. 1.1B పారామీటర్లు మరియు అద్భుతమైన GGUF మద్దతుతో, TinyLlama ఆచరణాత్మకంగా దేనిపైనైనా రన్ అవుతుంది.
- ఇది ఎక్కడ రాణిస్తుంది: అతి తక్కువ-లేటెన్సీ ట్రిగ్గర్లు, వర్గీకరణ, టెంప్లేటెడ్ ప్రతిస్పందనలు, స్ట్రీమింగ్ UI సూచనలు మరియు ఏజెంట్ గ్రాఫ్లలో వాచ్డాగ్/కో-పైలట్ పనులు.
- నిజ జీవిత అంచు: ల్యాప్టాప్ CPUలపై సబ్-100ms ప్రతిస్పందనలు సాధారణం. భారీ నమూనాను కాల్ చేయడానికి ముందు రూటింగ్, గార్డ్రైల్స్ లేదా ప్రీ-ఫిల్టర్లకు ఇది సరైనది.
- దీనితో జత చేయండి: తేలికపాటి స్థానిక ఇన్ఫెరెన్స్ కోసం llama.cpp; ఖచ్చితత్వం కోసం రీరాంకర్ + RAGతో కలపండి.
మీ స్టాక్కు సరిపోయే గౌరవప్రదమైన ప్రస్తావనలు
- Llama 3.1 70B Instruct: GPT-NeoX కంటే చిన్నది కాదు, కానీ ఉన్నతమైన కెర్నల్లు మరియు ఆర్కిటెక్చర్ కారణంగా, ఇది హై-ఎండ్ GPUలపై యూనిట్ సామర్థ్యానికి మంచి TPSని అందించగలదు. మీకు సహేతుకమైన వేగంతో అధిక నాణ్యత అవసరమైతే, అది ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.
- Mixtral 8x7B: బ్యాచ్ సైజులు ట్యూన్ చేసినప్పుడు బలమైన నాణ్యత మరియు మంచి అవుట్పుట్తో కూడిన మిక్చర్-ఆఫ్-ఎక్స్పర్ట్స్ నమూనా; యాక్టివేషన్ స్పార్సిటీ లేటెన్సీకి సహాయపడుతుంది, కానీ మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ను జాగ్రత్తగా నిర్వహించాలి.
- Gemma 2 9B: బలమైన ఇన్ఫెరెన్స్ మద్దతుతో మంచి పనితీరు/పరిమాణ సమతుల్యత; vLLM కింద చాలా వేగంగా ఉంటుంది.
ఒక చూపులో శీఘ్ర పోలిక
- కనిష్ట హార్డ్వేర్పై వేగవంతమైన మొదటి-టోకెన్: Phi-3 Mini, TinyLlama.
- వేగం మరియు సామర్థ్యం యొక్క ఉత్తమ సమతుల్యత: Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Qwen2 7B.
- స్థాయిలో అందించడానికి సులభమైనది (పర్యావరణ వ్యవస్థ/టూలింగ్): vLLM/TensorRT-LLM ద్వారా Llama 3.1, Mistral 7B, Qwen2 7B.
- బహుభాషా కోసం ఉత్తమమైనది: Qwen2 7B.
- ఎడ్జ్/ఆఫ్లైన్ కోసం ఉత్తమమైనది: Phi-3 Mini, TinyLlama.
అన్ని ఐదు సాధారణంగా చాట్-శైలి మరియు RAG ఉపయోగం కోసం GPT-NeoX కంటే వేగంగా అనిపిస్తాయి, ముఖ్యంగా క్వాంటైజ్ చేసి ఆధునిక రన్టైమ్ల ద్వారా అందించినప్పుడు.
ఆచరణాత్మక డిప్లాయ్మెంట్ రెసిపీలు (కాపీ చేయడానికి అనుకూలమైనవి)
ఉదాహరణ: vLLMతో వేగవంతమైన చాట్ API (Llama 3.1 8B)
- హార్డ్వేర్: 1× RTX 3090/4090 లేదా A10/A100
- టెన్సార్ పారలలిజం 1కి సెట్ చేయబడి vLLMను ప్రారంభించండి, PagedAttentionను ప్రారంభించండి మరియు KV కాష్ని ముందుగానే కేటాయించండి.
- FP16 లేదా INT8ని ఉపయోగించండి; ఆమోదయోగ్యమైన నాణ్యత నష్టంతో 4-బిట్ కోసం AWQ లేదా GPTQని పరిగణించండి.
- గట్టి లేటెన్సీల కోసం max_new_tokens సంప్రదాయబద్ధంగా (256–512) ఉంచండి.
- బ్యాచ్-ఫస్ట్ షెడ్యూలింగ్ను ఆన్ చేయండి; మీ UIకి వెంటనే టోకెన్లను స్ట్రీమ్ చేయండి.
ఉదాహరణ: macOSలో ఎడ్జ్ సమ్మరైజర్ (llama.cpp ద్వారా Phi-3 Mini)
- Q4_K_M లేదా Q5_K_M GGUFకి క్వాంటైజ్ చేయండి.
- ప్రతి పనితీరు కోర్కు 4–8 థ్రెడ్లను ఉపయోగించండి; వేగవంతమైన కాష్ హిట్ కోసం తక్కువ సందర్భాన్ని (1k–2k టోకెన్లు) సెట్ చేయండి.
- TTFTని కనిష్టంగా ఉంచడానికి అవుట్పుట్ను స్ట్రీమ్ చేయండి.
ఉదాహరణ: బహుభాషా అసిస్టెంట్ (Qwen2 7B + TensorRT-LLM)
- FP8 లేదా INT8 కాలిబ్రేషన్తో ఒక ఇంజిన్ను రూపొందించండి.
- సుదీర్ఘ పత్రాల కోసం KV కాష్ రీయుసేజ్ మరియు స్లైడింగ్ విండో అటెన్షన్ను ప్రారంభించండి.
- దూకుడుగా అభ్యర్థనలను బ్యాచ్ చేయండి; పీక్ TPS కోసం ఊహాజనిత డీకోడింగ్పై ఆధారపడండి.
ఈ నమూనాలు GPT-NeoXని ఎందుకు అధిగమిస్తాయి
- పారామీటర్ సామర్థ్యం: 3–8B ఆధునిక ఆర్కిటెక్చర్లు ఇప్పుడు అనేక ఆచరణాత్మక పనులపై పాత 20B నమూనాలను అధిగమిస్తున్నాయి లేదా సమానంగా ఉన్నాయి.
- ఆప్టిమైజ్డ్ అటెన్షన్: GQA మరియు స్లైడింగ్ విండోలు కంప్యూట్ మరియు మెమరీ ట్రాఫిక్ను తగ్గిస్తాయి.
- మెరుగైన రన్టైమ్లు: vLLM యొక్క PagedAttention, TensorRT-LLM ఫ్యూజ్డ్ కెర్నల్లు, llama.cpp CPU/మెటల్ ఆప్టిమైజేషన్లు.
- క్వాంటైజేషన్-ఫస్ట్ సంస్కృతి: కమ్యూనిటీ GGUF, AWQ, GPTQ మరియు bitsandbytes 4–8 బిట్లను సాధారణం చేస్తాయి.
సరళంగా చెప్పాలంటే: పర్యావరణ వ్యవస్థ ముందుకు సాగింది. GPT-NeoX పరిశోధన మరియు చారిత్రక ప్రాతిపదికలకు విలువైనదిగా మిగిలిపోయింది, కానీ ఉత్పత్తి లేటెన్సీకి, తేలికైన నమూనాలు గెలుస్తాయి.
ఉపయోగ సందర్భాలు మరియు నమూనా సరిపోలిక
- నాలెడ్జ్ బేస్ల కోసం RAG చాట్బాట్లు: Llama 3.1 8B లేదా Mistral 7B + రీరాంకర్; తిరిగి పొందిన తర్వాత పోల్చదగిన నాణ్యతతో GPT-NeoXతో పోలిస్తే వేగవంతమైన పనితీరును ఆశించండి.
- కస్టమర్ సపోర్ట్ డిఫ్లెక్షన్: బహుభాషా FAQల కోసం Qwen2 7B; ఏకకాలికత కోసం క్వాంటైజ్ చేయండి, టెంప్లేట్ల ద్వారా ప్రతిస్పందనలను స్పష్టంగా ఉంచండి.
- ఆన్-డివైస్ కోపైలట్లు: నోట్స్, ఇమెయిల్ డ్రాఫ్ట్లు మరియు చెక్లిస్ట్ జనరేషన్ కోసం Phi-3 Mini; స్థానిక సెమాంటిక్ శోధన కోసం ఒక చిన్న ఎంబెడింగ్ నమూనాతో కలపండి.
- ఏజెంట్ గ్రాఫ్లు: రూటర్, వర్గీకరణ హెడ్ లేదా గార్డ్రైల్గా TinyLlama; విశ్వాసం తక్కువగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే భారీ నమూనాకు కాల్ చేయండి.
మరింత వేగం కోసం ట్యూనింగ్
- సందర్భం పొడవును పరిమితం చేయండి: సుదీర్ఘమైన సూచనలు కంప్యూట్ను పేల్చివేస్తాయి; విండోలను చిన్నగా ఉంచడానికి RAGని ఉపయోగించండి.
- ఊహాజనిత డీకోడింగ్: డీకోడింగ్ను వేగవంతం చేయడానికి ఒక చిన్న డ్రాఫ్ట్ నమూనాను (TinyLlama/Phi-3) పెద్ద లక్ష్యంతో (Mistral/Llama 3.1) జత చేయండి.
- KV కాష్ పరిశుభ్రత: బహుళ-దశల చాట్ కోసం కాష్లను తిరిగి ఉపయోగించండి; వీలైతే మెమరీని పిన్ చేయండి.
- టోకనైజర్ క్రమశిక్షణ: సంక్షిప్త సూచనలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి; సిస్టమ్ సూచనలు ముఖ్యమైనవి—వాటిని చిన్నగా ఉంచండి.
- తెలివిగా క్వాంటైజ్ చేయండి: అంచు కోసం 4-బిట్; నాణ్యతను కాపాడే బంప్ కోసం 8-బిట్. AWQ vs GPTQని పరీక్షించండి.
- జాగ్రత్తగా బ్యాచ్ చేయండి: పెద్ద బ్యాచ్లు అవుట్పుట్ను పెంచుతాయి కానీ TTFTని దెబ్బతీస్తాయి; SLA ద్వారా ట్రాఫిక్ను విభజించండి.
నాణ్యత vs వేగం గురించి ఏమిటి?
ఒకే మెట్రిక్ గెలవదు. మీ యాప్కు సుదీర్ఘ-రూప రీజనింగ్ అవసరమైతే, పెద్ద నమూనా ఇప్పటికీ అవసరం కావచ్చు. కానీ చాలా ఇంటరాక్టివ్ పనుల కోసం—చాట్, చిన్న సారాంశాలు, నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్లు—హైలైట్ చేసిన ఐదు నమూనాలు GPT-NeoX కంటే మెరుగైన వేగం-ఉపయోగ నిష్పత్తిని అందిస్తాయి. పని-కేంద్రీకృత అంచనా సెట్ను రన్ చేయండి, లేటెన్సీ మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని కొలవండి మరియు అనుభవపూర్వకంగా నిర్ణయించండి.
సందర్భవశాత్తు: Sider.AIతో వేగవంతమైన వర్క్ఫ్లోలను రూపొందించడం
మీరు బహుళ ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలను సమన్వయం చేస్తుంటే, Sider.AI ప్రయోగాలు మరియు డిప్లాయ్మెంట్ను క్రమబద్ధీకరించగలదని గమనించడం ముఖ్యం. మీరు వివిధ నమూనాలను (ఉదా., Llama 3.1 8B vs Mistral 7B) త్వరగా A/B చేయవచ్చు, లేటెన్సీ మరియు టోకెన్ గణాంకాలను లాగ్ చేయవచ్చు మరియు గ్లూ కోడ్తో పోరాడకుండా RAG లేదా ఫంక్షన్ కాలింగ్ను కనెక్ట్ చేయవచ్చు. సహాయకులను లేదా అంతర్గత కోపైలట్లను పంపే బృందాల కోసం, ఇది ఖర్చులు మరియు లేటెన్సీని అదుపులో ఉంచుతూ ప్రోటోటైప్ నుండి ఉత్పత్తికి సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది. ముఖ్యమైన విషయాలు
- Llama 3.1 8B, Mistral 7B మరియు Qwen2 7B వంటి ఆధునిక 3–8B నమూనాలు సాధారణంగా GPT-NeoX కంటే వేగంగా అనిపిస్తాయి, ముఖ్యంగా vLLM లేదా TensorRT-LLM కింద.
- అతి చిన్న ఎంపికలు (Phi-3 Mini, TinyLlama) దాదాపు తక్షణ ప్రతిస్పందనలతో ఎడ్జ్ మరియు CPU-ఫస్ట్ డిప్లాయ్మెంట్లను అన్లాక్ చేస్తాయి.
- క్వాంటైజేషన్, KV కాష్ ట్యూనింగ్ మరియు సంక్షిప్త సూచనలు నమూనా ఎంపిక వలె ముఖ్యమైనవి.
- పని మరియు లేటెన్సీ బడ్జెట్ ద్వారా నమూనాలను ఎంచుకోండి, ఆపై మీ స్వంత అంచనాలతో ధృవీకరించండి.
తరువాత ఏమి చేయాలి
- మీ డిఫాల్ట్ వేగవంతమైన ప్రాతిపదికగా Mistral 7B లేదా Llama 3.1 8Bతో ప్రారంభించండి.
- త్వరణం కోసం ఊహాజనిత డ్రాఫ్ట్/రూటర్గా Phi-3 Mini లేదా TinyLlamaను జోడించండి.
- స్ట్రీమింగ్తో vLLMను ప్రారంభించండి; వాస్తవిక లోడ్ల కింద TTFT మరియు TPSని కొలవండి.
- సూచన పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి మరియు నమూనాను ఉబ్బకుండా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి RAGని లేయర్ చేయండి.
- నమూనాల అంతటా ప్రయోగాలను సమన్వయం చేయడానికి మరియు పనితీరును పర్యవేక్షించడానికి Sider.AIని పరిగణించండి.
FAQ
Q1:చాట్ యాప్ల కోసం GPT-NeoX కంటే వేగవంతమైన ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు ఏవి?
Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Qwen2 7B, Phi-3 Mini మరియు TinyLlama సాధారణంగా GPT-NeoX కంటే తక్కువ లేటెన్సీని అందిస్తాయి, ముఖ్యంగా vLLM లేదా llama.cpp మరియు 4–8 బిట్ క్వాంటైజేషన్తో.
Q2:వినియోగదారు GPUలపై Mistral 7B GPT-NeoX కంటే వేగంగా ఉందా?
అవును. Mistral 7B యొక్క చిన్న పరిమాణం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేసిన కెర్నల్లు సాధారణంగా GPT-NeoXతో పోలిస్తే RTX-తరగతి GPUలపై సెకనుకు మెరుగైన టోకెన్లను మరియు తక్కువ మొదటి-టోకెన్కు సమయాన్ని అందిస్తాయి.
Q3:నేను CPU లేదా Macలో వేగవంతమైన GPT-NeoX ప్రత్యామ్నాయాన్ని రన్ చేయవచ్చా?
Phi-3 Mini మరియు TinyLlama GGUF క్వాంటైజేషన్తో llama.cpp ద్వారా CPUలు మరియు Apple సిలికాన్పై బాగా రన్ అవుతాయి, అదే హార్డ్వేర్పై GPT-NeoX కంటే చాలా వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనలను అందిస్తాయి.
Q4:బహుభాషా సహాయకుల కోసం ఉత్తమమైన వేగవంతమైన నమూనా ఏమిటి?
Qwen2 7B Instruct వేగం మరియు బహుభాషా నాణ్యతను సమతుల్యం చేస్తుంది, తరచుగా భాషల్లో బలమైన ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్వహిస్తూ లేటెన్సీలో GPT-NeoX కంటే మెరుగ్గా ఉంటుంది.
Q5:ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలతో నేను సబ్-సెకండ్ లేటెన్సీని ఎలా పొందగలను?
ఒక కాంపాక్ట్ నమూనాని (3–8B) ఉపయోగించండి, 4–8 బిట్ క్వాంటైజేషన్ను ప్రారంభించండి, సూచనలను చిన్నగా ఉంచండి మరియు vLLM లేదా TensorRT-LLMతో అందించండి. ఒక చిన్న డ్రాఫ్ట్ నమూనాతో కూడిన ఊహాజనిత డీకోడింగ్ లేటెన్సీని మరింత తగ్గించగలదు.
