ทำความเข้าใจกับส่วนประกอบต่างๆ
ก่อนที่จะลงลึกถึงการใช้งานจริง เรามาสำรวจส่วนประกอบหลักและบทบาทของพวกมันในโปรเจกต์นี้กันก่อน
Arcee’s Meraj-Mini Model
Meraj-Mini แสดงถึงก้าวสำคัญในด้าน Language Model ที่พร้อมใช้งาน พัฒนาโดย Arcee โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะเพื่อรองรับทั้งภาษาอาหรับและภาษาอังกฤษ ทำให้เหมาะสำหรับผู้ช่วยแชทสองภาษาของเรา ลักษณะโอเพนซอร์สของมันส่งเสริมให้เกิดการทดลองและการปรับแต่ง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะได้ สถาปัตยกรรมของโมเดลได้รับการออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพ ทำให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้ในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น T4 GPU ของ Google Colab
The Transformers Library
Transformers library ของ Hugging Face ได้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับการทำงานกับ Language Model ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า มันมีอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวและใช้งานง่ายสำหรับการโหลด, การปรับแต่ง (fine-tuning), และการใช้ประโยชน์จากโมเดลที่หลากหลาย รวมถึง Meraj-Mini ในโปรเจกต์ของเรา เราใช้ Transformers เพื่อโหลดโมเดล Meraj-Mini และ tokenizer ที่เกี่ยวข้อง tokenizer มีความสำคัญอย่างยิ่งในการแปลงข้อความที่ป้อนเข้าเป็นรูปแบบตัวเลขที่โมเดลสามารถเข้าใจได้ และในทางกลับกัน
Accelerate และ BitsAndBytes: การเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพ
การรัน Language Model ขนาดใหญ่อาจมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูง Accelerate และ BitsAndBytes เป็นสองไลบรารีที่ช่วยให้เราเอาชนะความท้าทายนี้ได้
- Accelerate: ไลบรารีนี้จาก Hugging Face ช่วยลดความซับซ้อนในการรันโมเดล PyTorch บนการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ต่างๆ รวมถึง GPU และ TPU มันจัดการความซับซ้อนมากมายของการฝึกอบรมแบบกระจายและการฝึกอบรมแบบ mixed-precision โดยอัตโนมัติ ช่วยให้เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ที่เรามีอยู่ให้ได้สูงสุด
- BitsAndBytes: ไลบรารีนี้มีเครื่องมือสำหรับการ quantization ซึ่งเป็นเทคนิคที่ลดความแม่นยำของน้ำหนักโมเดล (เช่น จาก 32-bit floating-point เป็น 8-bit integers) สิ่งนี้ช่วยลด footprint หน่วยความจำของโมเดลได้อย่างมากและเพิ่มความเร็วในการคำนวณ ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าได้
PyTorch: รากฐาน Deep Learning
PyTorch เป็นเฟรมเวิร์ก Machine Learning แบบโอเพนซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านความยืดหยุ่นและกราฟการคำนวณแบบไดนามิก มันมีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการกำหนด, การฝึกอบรม, และการปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) รวมถึงโมเดล Meraj-Mini API ที่ใช้งานง่ายของ PyTorch และการสนับสนุนจากชุมชนที่กว้างขวางทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการวิจัยและการใช้งานจริง
Gradio: การสร้างส่วนต่อประสานกับผู้ใช้
Gradio เป็นไลบรารีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างเว็บอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบสำหรับโมเดล Machine Learning ช่วยให้เราสร้างอินเทอร์เฟซแชทที่ใช้งานง่ายได้อย่างง่ายดาย ซึ่งผู้ใช้สามารถพิมพ์คำถามของพวกเขาในภาษาอาหรับหรือภาษาอังกฤษ และรับคำตอบจากโมเดล Meraj-Mini Gradio จัดการกับความซับซ้อนของการพัฒนาเว็บ ช่วยให้เรามุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชันหลักของผู้ช่วยแชทของเราได้
ขั้นตอนการติดตั้ง
ตอนนี้ เรามาดูขั้นตอนการสร้างผู้ช่วยแชทสองภาษาของเรากัน
การตั้งค่าสภาพแวดล้อม
ขั้นแรก เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเราได้ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นแล้ว ภายใน Google Colab notebook เราสามารถใช้ pip เพื่อติดตั้งได้: