درک اجزا
قبل از پرداختن به پیاده سازی، بیایید اجزای کلیدی و نقش آنها را در این پروژه بررسی کنیم.
مدل Meraj-Mini از Arcee
Meraj-Mini یک گام مهم رو به جلو در مدل های زبانی در دسترس است. این مدل که توسط Arcee توسعه یافته است، به طور خاص برای پردازش زبان های عربی و انگلیسی آموزش دیده است و آن را برای دستیار چت دو زبانه ما ایده آل می کند. ماهیت متن باز آن، آزمایش و سفارشی سازی را تشویق می کند و به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا آن را با نیازهای خاص تطبیق دهند. معماری این مدل برای کارایی طراحی شده است و به آن امکان می دهد حتی در محیط های محدود از نظر منابع مانند GPU T4 گوگل Colab به طور موثر اجرا شود.
کتابخانه Transformers
کتابخانه Transformers از Hugging Face به استانداردی برای کار با مدل های زبان از پیش آموزش دیده تبدیل شده است. این یک رابط یکپارچه و کاربر پسند برای بارگیری، تنظیم دقیق و استفاده از طیف وسیعی از مدل ها، از جمله Meraj-Mini فراهم می کند. در پروژه ما، ما از Transformers برای بارگیری مدل Meraj-Mini و توکنایزر مرتبط با آن استفاده می کنیم. توکنایزر برای تبدیل ورودی متن به فرمت عددی که مدل بتواند آن را درک کند و بالعکس، بسیار مهم است.
Accelerate و BitsAndBytes: بهینه سازی برای کارایی
اجرای مدل های بزرگ زبان می تواند از نظر محاسباتی پرهزینه باشد. Accelerate و BitsAndBytes دو کتابخانه هستند که به ما کمک می کنند تا بر این چالش غلبه کنیم.
- Accelerate: این کتابخانه از Hugging Face اجرای مدل های PyTorch را در پیکربندی های سخت افزاری مختلف، از جمله GPU ها و TPU ها، ساده می کند. این کتابخانه به طور خودکار بسیاری از پیچیدگی های آموزش توزیع شده و آموزش با دقت ترکیبی را مدیریت می کند و به ما امکان می دهد عملکرد سخت افزار موجود خود را به حداکثر برسانیم.
- BitsAndBytes: این کتابخانه ابزارهایی را برای کوانتیزه کردن فراهم می کند، تکنیکی که دقت وزن های مدل را کاهش می دهد (به عنوان مثال، از ممیز شناور 32 بیتی به اعداد صحیح 8 بیتی). این امر به طور قابل توجهی ردپای حافظه مدل را کاهش می دهد و محاسبات را سرعت می بخشد و امکان اجرای مدل های بزرگ را در سخت افزارهای کم قدرت تر فراهم می کند.
PyTorch: بنیاد یادگیری عمیق
PyTorch یک چارچوب یادگیری ماشین متن باز است که به دلیل انعطاف پذیری و نمودار محاسباتی پویا شناخته شده است. این زیرساخت اساسی را برای تعریف، آموزش و استقرار شبکه های عصبی، از جمله مدل Meraj-Mini فراهم می کند. API بصری PyTorch و پشتیبانی گسترده جامعه، آن را به یک انتخاب محبوب برای کاربردهای تحقیقاتی و تولیدی تبدیل کرده است.
Gradio: ایجاد رابط کاربری
Gradio یک کتابخانه قدرتمند برای ایجاد رابط های وب تعاملی برای مدل های یادگیری ماشین است. این به ما امکان می دهد به راحتی یک رابط چت کاربر پسند ایجاد کنیم که در آن کاربران می توانند پرس و جوهای خود را به زبان عربی یا انگلیسی تایپ کنند و پاسخ هایی را از مدل Meraj-Mini دریافت کنند. Gradio پیچیدگی های توسعه وب را مدیریت می کند و به ما امکان می دهد بر عملکرد اصلی دستیار چت خود تمرکز کنیم.
مراحل پیاده سازی
اکنون، مراحل ساخت دستیار چت دو زبانه خود را مرور می کنیم.
راه اندازی محیط
ابتدا، باید اطمینان حاصل کنیم که کتابخانه های لازم را نصب کرده ایم. در یک نوت بوک Google Colab، می توانیم از pip برای نصب آنها استفاده کنیم: