llama.cpp Portable Zip ஒருங்கிணைப்பு: AI வரிசைப்படுத்தலை நெறிப்படுத்துதல்
இந்த முன்னேற்றத்தின் முக்கிய அம்சம், IPEX-LLM உடன் llama.cpp Portable Zip இன் ஒருங்கிணைப்பு ஆகும். llama.cpp என்பது லாமா மாடல்களைத் திறம்படச் செயல்படுத்த உதவும் பிரபலமான ஓப்பன் சோர்ஸ் லைப்ரரி ஆகும். இந்த லைப்ரரியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், இன்டெல் இந்த மாடல்களை இன்டெல் GPU-களில் நேரடியாக இயக்குவதற்கான நெறிப்படுத்தப்பட்ட பாதையை உருவாக்கியுள்ளது. குறிப்பாக, இந்த ஒருங்கிணைப்பு llama.cpp Portable Zip ஐப் பயன்படுத்தி DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M ஐ இயக்குவதை செயல்படுத்துகிறது, இந்த புதிய இணக்கத்தன்மையின் நடைமுறை பயன்பாட்டைக் காட்டுகிறது.
எளிமைப்படுத்தப்பட்ட நிறுவல் மற்றும் செயல்படுத்தல்
பயனர்-நட்பு முக்கியத்துவத்தை உணர்ந்து, இன்டெல் கிட்ஹப்பில் விரிவான வழிமுறைகளை வழங்கியுள்ளது. இந்த வழிகாட்டுதல்கள் செயல்முறையின் பல்வேறு அம்சங்களை உள்ளடக்கியது, அதாவது:
llama.cpp Portable Zipஐ நிறுவுதல்: சீரான அமைப்பை உறுதி செய்வதற்கான படிப்படியான வழிகாட்டுதல்.llama.cppஐ இயக்குதல்: முக்கிய செயல்பாட்டை எவ்வாறு தொடங்குவது என்பது பற்றிய தெளிவான வழிமுறைகள்.- குறிப்பிட்ட AI மாடல்களை செயல்படுத்துதல்: விண்டோஸ் மற்றும் லினக்ஸ் சூழல்கள் உட்பட பல்வேறு விநியோகங்களுக்கான வடிவமைக்கப்பட்ட நடைமுறைகள்.
இந்த விரிவான ஆவணமானது, அனைத்து தொழில்நுட்ப நிலைகளின் பயனர்களுக்கும் நிறுவல் மற்றும் செயல்படுத்தும் செயல்முறையை எளிதாக வழிநடத்த உதவும் நோக்கம் கொண்டது.
வன்பொருள் தேவைகள்: AI அனுபவத்தை இயக்குதல்
உகந்த செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த, llama.cpp Portable Zip க்கான குறிப்பிட்ட இயக்க நிலைமைகளை இன்டெல் கோடிட்டுக் காட்டியுள்ளது. இந்த தேவைகள் மேம்பட்ட AI மாடல்களை இயக்குவதற்கான கணக்கீட்டு கோரிக்கைகளை பிரதிபலிக்கின்றன:
- செயலிகள்:
- Intel Core Ultra செயலி.
- 11வது முதல் 14வது தலைமுறை Core செயலி.
- கிராபிக்ஸ் கார்டுகள்:
- Intel Arc A தொடர் GPU.
- Intel Arc B தொடர் GPU.
மேலும், கோரப்படும் DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M மாதிரிக்கு, மிகவும் வலுவான கட்டமைப்பு அவசியம்:
- செயலி: Intel Xeon செயலி.
- கிராபிக்ஸ் கார்டுகள்: ஒன்று அல்லது இரண்டு Arc A770 கார்டுகள்.
இந்த விவரக்குறிப்புகள் இந்த பெரிய மொழி மாதிரிகளின் சிக்கல்களைக் கையாளக்கூடிய வன்பொருளின் தேவையை எடுத்துக்காட்டுகின்றன.
உண்மையான-உலக ஆர்ப்பாட்டம்: டீப்சீக்-R1 செயலில்
இன்டெல் ஃபெலோ மற்றும் தலைமை கட்டிடக் கலைஞரான ஜிங்கன் டாய், இந்த வளர்ச்சியின் நடைமுறை தாக்கங்களை காட்சிப்படுத்தினார். டாய் ஒரு ஆர்ப்பாட்டத்தை வெளியிட்டார், இது llama.cpp Portable Zip ஐப் பயன்படுத்தி, இன்டெல் சியோன் செயலி மற்றும் ஆர்க் ஏ770 ஜிபியு மூலம் இயங்கும் அமைப்பில் DeepSeek-R1-Q4_K_M இன் செயல்பாட்டை தெளிவாக விளக்கியது. இந்த ஆர்ப்பாட்டம் இந்த ஒருங்கிணைப்பால் திறக்கப்பட்ட திறன்களின் உறுதியான உதாரணத்தை வழங்கியது.
சமூக கருத்து மற்றும் சாத்தியமான தடைகள்
இந்த அறிவிப்பு தொழில்நுட்ப சமூகத்திற்குள் விவாதங்களைத் தூண்டியது. பிரபலமான செய்தி பலகை தளமான ஹேக்கர் நியூஸில் ஒரு கருத்துரையாளர் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்கினார்:
- குறுகிய தூண்டுதல்கள் (Short Prompts): சுமார் 10 டோக்கன்களைக் கொண்ட தூண்டுதல்கள் பொதுவாக குறிப்பிடத்தக்க சிக்கல்கள் இல்லாமல் செயல்படும்.
- நீண்ட சூழல்கள்: ಹೆಚ್ಚಿನ சூழலைச் சேர்ப்பது விரைவில் கணக்கீட்டுத் தடையை ஏற்படுத்தும்.
இந்த கருத்து, இந்த மாதிரிகளுடன் பணிபுரியும் போது, குறிப்பாக வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில், தூண்டுதல் நீளம் மற்றும் சிக்கலான தன்மையைக் கருத்தில் கொள்வதன் முக்கியத்துவத்தை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
IPEX-LLM பற்றி ஆழமாக ஆராய்தல்
IPEX-LLM, அதன் மையத்தில், இன்டெல் வன்பொருளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஓப்பன் சோர்ஸ் இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான PyTorch இன் செயல்திறனை அதிகரிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு நீட்டிப்பு ஆகும். இது பல முக்கிய மேம்படுத்தல்கள் மூலம் இதை அடைகிறது:
- ஆபரேட்டர் ஆப்டிமைசேஷன்: AI மாதிரியில் உள்ள தனிப்பட்ட செயல்பாடுகளின் செயல்திறனை நன்றாகச் சரிசெய்தல்.
- வரைபட மேம்படுத்தல்: மேம்பட்ட செயல்திறனுக்காக ஒட்டுமொத்த கணக்கீட்டு வரைபடத்தை நெறிப்படுத்துதல்.
- ரன்டைம் நீட்டிப்பு: இன்டெல் வன்பொருள் திறன்களை சிறப்பாகப் பயன்படுத்த இயக்க நேர சூழலை மேம்படுத்துதல்.
இந்த மேம்படுத்தல்கள் அனைத்தும் இன்டெல் தளங்களில் AI மாடல்களின் வேகமான மற்றும் திறமையான செயல்பாட்டிற்கு கூட்டாக பங்களிக்கின்றன.
llama.cpp இன் முக்கியத்துவம்
llama.cpp திட்டம், லாமா மாடல்களை இயக்குவதற்கு இலகுரக மற்றும் திறமையான வழியை வழங்குவதில் கவனம் செலுத்துவதால், AI சமூகத்தில் கணிசமான கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது. முக்கிய அம்சங்கள் பின்வருமாறு:
- Plain C/C++ செயலாக்கம்: இது பெயர்வுத்திறனை உறுதி செய்கிறது மற்றும் சார்புகளை குறைக்கிறது.
- 4-பிட், 5-பிட், 6-பிட் மற்றும் 8-பிட் முழு எண் குவாண்ட்டைசேஷன் ஆதரவு: நினைவக தடம் மற்றும் கணக்கீட்டு தேவைகளை குறைக்கிறது.
- பூஜ்ஜிய சார்புகள்: ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்குகிறது.
- ஆப்பிள் சிலிக்கான் முதல் தர குடிமகன்: ஆப்பிளின் எம்-சீரிஸ் சில்லுகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளது.
- AVX, AVX2 மற்றும் AVX512 ஆதரவு: செயல்திறன் ஆதாயங்களுக்காக மேம்பட்ட CPU வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
- கலப்பு F16 / F32 துல்லியம்: துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை சமநிலைப்படுத்துகிறது.
இந்த குணாதிசயங்கள் llama.cpp ஐ பல்வேறு சூழல்களில் லாமா மாடல்களை இயக்குவதற்கான கவர்ச்சிகரமான விருப்பமாக ஆக்குகின்றன, இதில் வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களும் அடங்கும்.
டீப்சீக்-R1: ஒரு சக்திவாய்ந்த மொழி மாதிரி
டீப்சீக்-R1 ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது, இது பெரிய மொழி மாதிரிகளின் குடும்பமாகும், இது திறன் கொண்டது:
- இயற்கை மொழி புரிதல்: மனித மொழியைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் விளக்குவது.
- உரை உருவாக்கம்: ஒத்திசைவான மற்றும் சூழல் ரீதியாக தொடர்புடைய உரையை உருவாக்குதல்.
- குறியீடு உருவாக்கம்: பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளில் குறியீடு துணுக்குகளை உருவாக்குதல்.
- பகுத்தறிவு: சிக்கல்களைத் தீர்க்க தர்க்கரீதியான பகுத்தறிவைப் பயன்படுத்துதல்.
- மற்றும் பல செயல்பாடுகள்.
குறிப்பிட்ட மாதிரி, DeepSeek-R1-671B-Q4_K_M, அதன் அளவு (67 பில்லியன் அளவுருக்கள்) மற்றும் குவாண்ட்டைசேஷன் நிலை (Q4_K_M) ஆகியவற்றை எடுத்துக்காட்டுகிறது, இது அதன் கணக்கீட்டு தீவிரம் மற்றும் நினைவக தேவைகளை குறிக்கிறது.
உள்ளூர் AI இன் நோக்கத்தை விரிவுபடுத்துதல்
இன்டெல்’இன் IPEX-LLM மற்றும் llama.cpp Portable Zip மூலம் எளிதாக்கப்பட்ட, உள்ளூர் இயந்திரங்களில் டீப்சீக்-R1 ஐ ஆதரிப்பதற்கான முயற்சி, AI ஐ ஜனநாயகப்படுத்துவதற்கான பரந்த போக்கை நோக்கி நகர்கிறது. பாரம்பரியமாக, பெரிய மொழி மாதிரிகளை இயக்க சக்திவாய்ந்த கிளவுட் அடிப்படையிலான உள்கட்டமைப்புக்கான அணுகல் தேவைப்பட்டது. இருப்பினும், வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்கள் தனிப்பட்ட கணினிகளில் இந்த திறன்களை பெருகிய முறையில் செயல்படுத்துகின்றன.
உள்ளூரில் AI ஐ இயக்குவதன் நன்மைகள்
உள்ளூர் AI செயலாக்கத்தை நோக்கிய இந்த மாற்றம் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:
- தனியுரிமை: முக்கியமான தரவு பயனரின் சாதனத்தில் உள்ளது, தனியுரிமையை மேம்படுத்துகிறது.
- தாமதம்: நெட்வொர்க் இணைப்பைச் சார்ந்திருப்பது குறைவதால், தாமதம் குறைந்து, பதிலளிப்பு நேரம் வேகமாகிறது.
- செலவு: கிளவுட் அடிப்படையிலான சேவைகளுடன் ஒப்பிடும்போது செலவுகள் குறைவாக இருக்கலாம், குறிப்பாக அடிக்கடி பயன்படுத்தினால்.
- ஆஃப்லைன் அணுகல்: இணைய இணைப்பு இல்லாவிட்டாலும் AI மாடல்களைப் பயன்படுத்தும் திறன்.
- தனிப்பயனாக்கம்: குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப மாதிரிகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளை வடிவமைப்பதற்கான அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை.
- அணுகல்தன்மை: வரையறுக்கப்பட்ட வளங்களைக் கொண்ட தனிநபர்கள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு AI தொழில்நுட்பத்தை மிகவும் அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது.
இந்த நன்மைகள் உள்ளூரில் AI மாடல்களை இயக்குவதில் வளர்ந்து வரும் ஆர்வத்தை ஏற்படுத்துகின்றன.
சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள்
உள்ளூரில் AI ஐ இயக்குவது பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், சவால்களை ஒப்புக்கொள்வதும் முக்கியம்:
- வன்பொருள் தேவைகள்: சக்திவாய்ந்த வன்பொருள், குறிப்பாக GPUகள், பெரும்பாலும் அவசியம்.
- தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம்: உள்ளூர் AI சூழல்களை அமைப்பதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் தொழில்நுட்ப அறிவு தேவைப்படலாம்.
- மாதிரி அளவு: பெரிய மொழி மாதிரிகள் கணிசமான சேமிப்பிடத்தை பயன்படுத்தலாம்.
- மின் நுகர்வு: கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான மாதிரிகளை இயக்குவது மின் நுகர்வை அதிகரிக்கலாம்.
- கணக்கீட்டு தடைகள்: சிக்கலான பணிகள் அல்லது நீண்ட சூழல்கள் இன்னும் செயல்திறன் வரம்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
இந்த பரிசீலனைகள் கவனமாக திட்டமிடல் மற்றும் வள மேலாண்மையின் தேவையை எடுத்துக்காட்டுகின்றன.
உள்ளூர் AI இன் எதிர்காலம்
IPEX-LLM மற்றும் llama.cpp Portable Zip உடனான இன்டெல்’இன் முயற்சிகள், தனிப்பட்ட சாதனங்களில் AI மிகவும் எளிதில் அணுகக்கூடிய எதிர்காலத்தை நோக்கிய ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியைக் குறிக்கின்றன. வன்பொருள் தொடர்ந்து மேம்பட்டு வருவதாலும், மென்பொருள் மேம்படுத்தல்கள் மிகவும் நுட்பமானதாக மாறுவதாலும், இன்னும் சக்திவாய்ந்த AI மாடல்கள் உள்ளூரில் இயங்குவதை நாம் எதிர்பார்க்கலாம். இந்த போக்கு தனிநபர்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் AI ஐ புதிய மற்றும் புதுமையான வழிகளில் பயன்படுத்த அதிகாரம் அளிக்கும், கிளவுட் அடிப்படையிலான மற்றும் உள்ளூர் AI திறன்களுக்கு இடையிலான கோடுகளை மேலும் மங்கலாக்கும். AI மாடல்களின் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வாகத்தை எளிதாக்கும் கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சி இந்த தத்தெடுப்பை இயக்குவதில் முக்கியமானது.
வன்பொருள் உற்பத்தியாளர்கள், மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் மற்றும் ஓப்பன் சோர்ஸ் சமூகம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான கூட்டு முயற்சிகள் மிகவும் பரவலாக்கப்பட்ட மற்றும் அணுகக்கூடிய AI நிலப்பரப்புக்கு வழி வகுக்கின்றன.