Kleine CPU-basierte LLMs für AI-Agenten mit LLMWare (Schritt für Schritt)

Kleine CPU-basierte LLMs für AI-Agenten mit LLMWare (Schritt für Schritt)

Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung in Slim-Modelle
2. Funktionsweise von Slim-Modellen
3. Beispiele und Endanwendungsfälle für Slim-Modelle
4. Schritt-für-Schritt Anleitung zur Verwendung von Slim-Modellen
5. Besonderheiten und Vorteile von Slim-Modellen
6. Installation und Testen der Slim-Modelle
7. Integration von Slim-Modellen in den Workflow
8. Verwendung der LLM FX-Klasse zur Orchestrierung von Modellen
9. Weitere Use Cases und Details zu Slim-Modellen
10. Ressourcen und Community für Slim-Modelle

🤖 Einführung in Slim-Modelle

Willkommen zu unserem heutigen Video! In diesem Video werden wir uns ausführlich mit Slim-Modellen beschäftigen und zeigen, wie man mit ihnen startet. Slim-Modelle sind eine neue Modellfamilie, die von LL mware entwickelt wurden. Es handelt sich um kleine, spezialisierte Modelle, die für die Bereitstellung strukturierter Ausgaben optimiert wurden. Diese Modelle können programmatisch in einem mehrstufigen Agentenworkflow verwendet werden. Slim-Modelle sind ein kritischer Bestandteil für komplexe Advanced Analytics Research und RAG-basierte Lösungen.

Funktionsweise von Slim-Modellen

Slim-Modelle werden in zwei verschiedenen Formen bereitgestellt: als traditionelles PyTorch-Modell und als schnell quantisiertes Tool. Die Wahl der Form hängt von der spezifischen Anwendungsanforderung ab. Bei der Verwendung auf einer CPU empfiehlt es sich, die quantisierte Version zu verwenden, während das originale PyTorch-Modell für GPUs oder Umgebungen mit ausreichend Speicherplatz besser geeignet ist.

Beispiele und Endanwendungsfälle für Slim-Modelle

In diesem Beispiel werden sieben Mini-Beispiele für Slim-Modelle präsentiert. Das erste Beispiel zeigt eine Liste aller verfügbaren Slim-Modelle. Im zweiten Beispiel wird gezeigt, wie man die Schlüssel "Personen", "Orte", "Organisationen" und "Sonstiges" extrahieren kann. Im dritten Beispiel wird die Verwendung der PyTorch-Version des Modells demonstriert. Die nächsten Schritte umfassen die Installation des Toolkits, das Testen der Modelle und die Integration in andere LL mware-Workflows. Schließlich wird die LLM FX-Klasse für die Orchestrierung der Modelle vorgestellt.

Besonderheiten und Vorteile von Slim-Modellen

Slim-Modelle sind aufgrund ihrer geringen Größe und Quantisierung sehr effizient in der Verwendung. Sie ermöglichen einen schnellen Modellstart und eine schnelle Inferenz. Darüber hinaus bieten sie strukturierte Ausgaben in Form von Python-Dictionaries, JSON und SQL. Die Modelle können einfach installiert, getestet und in andere Workflows integriert werden.

Installation und Testen der Slim-Modelle

Die Installation und Tests der Slim-Modelle sind einfach und unkompliziert. In diesem Schritt-für-Schritt Guide wird gezeigt, wie man die Modelle herunterlädt und erfolgreich verwendet. Automatisierte Testskripte ermöglichen eine Überprüfung der korrekten Installation und Funktionalität der Modelle.

Integration von Slim-Modellen in den Workflow

Ein großer Vorteil von Slim-Modellen ist ihre nahtlose Integration in bestehende LL mware-Workflows. In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Slim-Modelle in anderen Code integriert werden können, um erweiterte Analysen und Forschungslösungen zu ermöglichen.

Verwendung der LLM FX-Klasse zur Orchestrierung von Modellen

Die LLM FX-Klasse ist eine mächtige API zur Verwaltung und Orchestrierung von Slim-Modellen in einer multimodalen Umgebung. In diesem Abschnitt werden die Grundlagen der LLM FX-Klasse vorgestellt und erste Anwendungsbeispiele gezeigt.

Weitere Use Cases und Details zu Slim-Modellen

In diesem Abschnitt werden detailliertere Informationen zu verschiedenen Use Cases und Möglichkeiten der Verwendung von Slim-Modellen gegeben. Es werden weiterführende Videos und Beispiele angekündigt, um Nutzern bei der tieferen Nutzung und Integration der Modelle zu helfen.

Ressourcen und Community für Slim-Modelle

Für weitere Informationen und Unterstützung stehen die LL mware-Community und das LL mware Repository zur Verfügung. Auch die LLM-Website auf Hugging Face bietet umfangreiche Informationen zu den Slim-Modellen. Treten Sie der Community bei und entdecken Sie die vielfältigen Möglichkeiten der Slim-Modelle!

Wir hoffen, dass Ihnen dieses Video gefallen hat. Wenn Sie Fragen haben oder sich für weitere Informationen interessieren, zögern Sie nicht, unserer Community beizutreten oder unsere Beispiele im LL mware Repository anzusehen. Viel Spaß beim Coden und bleiben Sie auf dem Laufenden - wir sehen uns im nächsten Video!