Bileşenleri Anlama
Uygulamaya geçmeden önce, bu projedeki temel bileşenleri ve rollerini inceleyelim.
Arcee’nin Meraj-Mini Modeli
Meraj-Mini, kolayca erişilebilen dil modellerinde önemli bir adımı temsil ediyor. Arcee tarafından geliştirilen bu model, hem Arapça hem de İngilizce’yi işlemek için özel olarak eğitilmiştir ve bu da onu iki dilli sohbet asistanımız için mükemmel kılar. Açık kaynaklı yapısı, denemeleri ve özelleştirmeyi teşvik ederek geliştiricilerin modeli belirli ihtiyaçlara uyarlamasına olanak tanır. Modelin mimarisi, Google Colab’ın T4 GPU’su gibi kaynak kısıtlı ortamlarda bile etkili bir şekilde çalışmasını sağlayacak şekilde verimlilik için tasarlanmıştır.
Transformers Kütüphanesi
Hugging Face’in Transformers kütüphanesi, önceden eğitilmiş dil modelleriyle çalışmak için standart haline geldi. Meraj-Mini dahil olmak üzere çok çeşitli modelleri yüklemek, ince ayar yapmak ve kullanmak için birleşik ve kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Projemizde, Meraj-Mini modelini ve ilgili tokenizer’ı yüklemek için Transformers’ı kullanıyoruz. Tokenizer, metin girdisini modelin anlayabileceği sayısal bir formata ve tersine dönüştürmek için çok önemlidir.
Accelerate ve BitsAndBytes: Verimlilik için Optimizasyon
Büyük dil modellerini çalıştırmak hesaplama açısından pahalı olabilir. Accelerate ve BitsAndBytes, bu zorluğun üstesinden gelmemize yardımcı olan iki kütüphanedir.
- Accelerate: Hugging Face’in bu kütüphanesi, PyTorch modellerini GPU’lar ve TPU’lar dahil olmak üzere çeşitli donanım konfigürasyonlarında çalıştırmayı basitleştirir. Dağıtılmış eğitim ve karma hassasiyetli eğitimin karmaşıklıklarının çoğunu otomatik olarak ele alarak, mevcut donanımımızın performansını en üst düzeye çıkarmamızı sağlar.
- BitsAndBytes: Bu kütüphane, model ağırlıklarının hassasiyetini azaltan bir teknik olan niceleme için araçlar sağlar (örneğin, 32-bit kayan noktadan 8-bit tamsayılara). Bu, modelin bellek ayak izini önemli ölçüde azaltır ve hesaplamayı hızlandırarak, büyük modelleri daha az güçlü donanımda çalıştırmayı mümkün kılar.
PyTorch: Derin Öğrenme Temeli
PyTorch, esnekliği ve dinamik hesaplama grafiği ile bilinen, yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesidir. Meraj-Mini modeli de dahil olmak üzere sinir ağlarını tanımlamak, eğitmek ve dağıtmak için temel altyapıyı sağlar. PyTorch’un sezgisel API’si ve kapsamlı topluluk desteği, onu hem araştırma hem de üretim uygulamaları için popüler bir seçim haline getiriyor.
Gradio: Kullanıcı Arayüzünü Oluşturma
Gradio, makine öğrenimi modelleri için etkileşimli web arayüzleri oluşturmak için güçlü bir kütüphanedir. Kullanıcıların sorgularını Arapça veya İngilizce olarak yazabilecekleri ve Meraj-Mini modelinden yanıtlar alabilecekleri kullanıcı dostu bir sohbet arayüzünü kolayca oluşturmamızı sağlar. Gradio, web geliştirmenin karmaşıklıklarını ele alarak, sohbet asistanımızın temel işlevselliğine odaklanmamızı sağlar.
Uygulama Adımları
Şimdi, iki dilli sohbet asistanımızı oluşturma adımlarını inceleyelim.
Ortamı Kurma
İlk olarak, gerekli kütüphanelerin kurulu olduğundan emin olmamız gerekiyor. Bir Google Colab not defteri içinde, bunları yüklemek için pip kullanabiliriz: