Jooji Kharashaadka GPU-da ee Luminta! Tusaha Hagaajinta Transformer ee 3-Tallaabo

Biilasha GPU waxay ka kori karaan doorashooyin yaryar oo ku jira socodka shaqada Transformer. Waxaa laga yaabaa inaan isticmaalo nooc weyn, soo diro agabyo daboolan, ku ordo xisaab sax ah oo buuxa, oo aan uga tago GPU sugitaanka inta u dhaxaysa codsiyada. Doorasho kastaa waxay kordhisaa kharash iyada oo aan had iyo jeer horumarin wax-soo-saarka. Waxaan isticmaalaa saddex tillaabo oo wax ku ool ah si aan u dhimo qashinka anigoo ilaalinaya tayada moodeelka hoos ku xusan. ## Talaabada 1: Yaree suufka oo koontarool dhererka isku xigxiga Transformers habsocodka calaamad kasta oo qaab galinta ah. Haddii hal codsi uu leeyahay 80 calaamadood mid kalena uu haysto 900, ku dhejinta labadaba 900 calaamad ayaa ka dhigaysa codsiga gaaban isticmaalka xusuusta GPU ka badan intii loo baahnaa. Waxaan kooxda codsiyo leh dherer isku mid ah oo waxaan dejiyaa xaddid faa'iido leh. python ka Transformers soo dejinta AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") dufcaddii = tokenizer( texts, padding=Rue, truncation=Run, max_length=512, return_tensors="pt" ) `` suufka firfircooni wuxuu inta badan ka fiican yahay muunad kasta oo ku haboon marka loo eego dhererka go'an. Kala soocida qoraalka, waxaa laga yaabaa inaan tijaabiyo xadka sida 128, 256, iyo 512 calaamado. Goobta ugu fiican waxay kuxirantahay xogta. Kooxda taageerada habaysa farriimaha macaamiisha gaagaaban waxa laga yaabaa inaanay u baahnayn xadka 512-token. Qaabka dukumeentiga sharciga ah ayaa laga yaabaa inuu u baahdo wax qabad dheer, laakiin wuxuu weli ka saari karaa meel bannaan oo aan la isticmaalin iyadoo loo marayo dufan ku salaysan dhererka. Waxaan la socdaa saddex lambar inta lagu jiro tijaabada: - Celceliska dhererka wax gelinta - Isticmaalka xusuusta GPU - Tayada moodeelka ee go'an ansixinta Xadka calaamad hoose wuxuu yarayn karaa qiimaha, laakiin waxaa laga yaabaa inuu meesha ka saaro macnaha waxtarka leh. Waxaan ula dhaqmaa xadka sidii doorasho la cabbiray oo aan ahayn male. ## Tallaabada 2: Isticmaal sax isku dhafan ka dib markaad hubiso wax soo saarka moodalka GPU-yo badan oo casri ah ayaa ku socodsiin kara hawlgallada Transformer ee la doortay FP16 ama BF16. Qaababkani waxay isticmaalaan xusuusta ka yar FP32 waxaana laga yaabaa inay horumariyaan wax soo saarka. Fikradda PyTorch, waxaan tijaabin karaa autocast sidan oo kale:python soo dejinta torch model.eval() leh torch.no_grad(): leh torch.autocast( device_type = "cuda", dtype=torch.float16): wax soo saarka = model (** dufcaddii) FP16 waxay noqon kartaa doorasho wanaagsan oo ku saabsan qalabka la taageeray sababtoo ah waxay leedahay kala duwanaansho ballaaran.python torch.no_grad(): leh torch.autocast( device_type = "cuda", dtype=torch.bfloat16): wax soo saarka = model (** dufcaddii) `` Ma beddelo sax anigoon hubin natiijooyinka. Waxaan is barbar dhigaya saxnaanta, dhibcaha F1, tayada jawaabta, heerarka khaladka, iyo daahitaanka marka loo eego gundhigga FP32. Kala soocida qoraalka ayaa laga yaabaa inay muujiso wax isbeddel tayo leh ka dib markii loo guuray FP16. Qaabka leh hawlgallo tirooyin xasaasi ah ayaa laga yaabaa inuu u baahdo baaritaan dheeraad ah. Qalabku sidoo kale waa arrin, markaa waxaan diiwaangeliyaa nooca GPU iyo noocyada software inta lagu jiro imtixaan kasta. Tallaabadani waxay si fiican u shaqeysaa marka moodeelka, dejinta CUDA, iyo nooca PyTorch ay taageeraan nooca xogta ee la doortay. ## Tallaabada 3: Ku mashquul GPU-ga dufaynta iyo dib-u-isticmaalka GPU-gu wuxuu si wadajir ah u socodsiin karaa codsiyo dhowr ah si ka hufan codsiyo yar yar oo mid mid loo soo diro. Qaybo yaryar ayaa laga yaabaa inay ka tagaan qayb ka mid ah qalabka shaqo la'aan, halka qaybo aad u waaweyni ay sababi karaan cadaadiska xusuusta. Waxaan tijaabiyaa cabbirada dufcadaha sida 4, 8, 16, iyo 32. Cabbir kasta, waxaan cabbiraa: - Codsiyada la farsameeyay ilbiriqsikii - Celceliska waqtiga jawaabta - Xusuusta GPU ugu sarreysa - Waqtiga dhimista ama heerka khaladka Adeeg la taaban karo ayaa laga yaabaa inuu isticmaalo daaqad gaaban oo gaaban. Codsiyada ka soo gala daaqadaas waxa loo qaybiyaa hal dufcadood. Daaqaddu waa inay ahaato mid yar oo ku filan wakhtiga jawaabta la filayo. Qoraalka soo noqnoqda, waxaan sidoo kale dib u isticmaalaa shaqada halkaasoo natiijadu ay badbaado u tahay in la kaydiyo. Adeegga raadinta badeecada waxa laga yaabaa inuu helo calaamado isku mid ah ama su'aalo gaagaaban marar badan. Kaydinta natiijooyinkaas waxay yarayn kartaa wicitaannada moodeelka ah ee soo noqnoqda. Moodooyinka luqadda-dejiya-kaliya, khasnadda KV waxay yarayn kartaa shaqada feejignaanta ee soo noqnoqda inta lagu jiro jiilka calaamada. U adeegida aaladaha ay ka midka yihiin vLLM iyo Hugging Face Text Generation Tilmaamo ka caawiya maaraynta culayska shaqada. Wali waxaan tijaabiyaa isticmaalka xusuusta iyo wakhtiga jawaabta gaadiidkayga sababtoo ah natiijadu way ku kala duwan yihiin qaabka iyo dhererka codsiga. Shaxda la socodka fudud waxay iga caawisaa inaan ka fogaado go'aamo ku salaysan isticmaalka GPU oo keliya: | Imtixaan | Xajmiga Dufcada | Saxsanaanta | Calaamadaha/codsiga | Latency | Xusuusta GPU | Tayada | |---|--:|---|---:|--:|--:|---:| | A | 1 | FP32 | 256 | Diiwaanka | Diiwaanka | Asal ahaan | | B | 8 | FP16 | 256 | Diiwaanka | Diiwaanka | Is barbar dhig | | C | 16 | FP16 | 128 | Diiwaanka | Diiwaanka | Is barbar dhig | Waxaan doortay habaynta buuxinaysa yoolka adeegga oo leh tayo la aqbali karo. Akhriska xusuusta ugu hooseeya had iyo jeer maaha doorashada ugu fiican haddii ay abuurto jawaabo gaabis ah ama codsiyo badan oo guuldarraystay. Casharka ugu muhiimsan waa mid fudud: yareeya calaamadaha aan la isticmaalin, tijaabi xisaabta saxda ah ee hoose, oo u dir shaqo GPU-ga dufcad ku haboon. Waxaan sameeyaa hal isbeddel markiiba, dhawr isku mid ah oo tijaabo ah, oo isbarbardhiga qiimaha iyo tayada moodeelka labadaba. Qorshe bilow ah oo faa'iido leh ayaa sidan oo kale ah: 1. Cabbir dhererka calaamada hadda jira, daahitaanka, isticmaalka xusuusta, iyo saacadaha GPU. 2. Ku dar suuf firfircoon oo tijaabi xadka calaamad ka yar. 3. Tijaabi FP16 ama BF16 oo ka soo horjeeda saxnaanta hadda. 4. Tijaabi cabbirrada dufcadda oo leh taraafikada wax-soo-saarka. 5. Hayso goobaha hoos u dhigaya isticmaalka GPU-ga iyada oo aan waxyeello loo geysan yoolka adeegga. Talaabooyinkani kama saarayaan baahida baaritaanka. Waxay i siyaan hab cad oo aan ku helo xisaabinta khasaartay ka hor intaanad u guurin GPU weyn ama beddelin moodalka.

Biilasha GPU waxay u kori karaan si ka dhakhso badan tayada moodeelka. Waxaan arkay kooxuhu inay ku daraan kaarar waaweyn markii arrinta dhabta ahi ahayd xusuusta aan la isticmaalin, calaamado daboolan, ama cabbirka dufcada oo aan ku habboonayn culayska shaqada. Transformer uma baahna GPU-ga ugu qaalisan asal ahaan. Waxaan ku bilaabayaa saddex jeeg: cabbir culayska shaqada, dhimista xisaabinta khasaartay, oo dooro waddo fulineed oo jaban. ## Talaabada 1: Cabbir waxa moodelku runtii isticmaalayo anigu ma beddelo GPU ka hor inta aan la ururin xogta aasaasiga ah. Raadraaca: - Isticmaalka xusuusta GPU - Isticmaalka GPU - Calaamadaha lagu farsameeyo ilbiriqsi kasta - Codsiga daahitaanka - Cabbirka Dufcada - Dhererka isku xigxiga -Waqtiga lagu kharash gareeyay dejinta iyo ka-hortagga xogta GPU ku sii jira 35% ka faa'iidaysiga waxaa laga yaabaa inuusan u baahnayn xasuus badan ama kaar cusub. Qaabku waxa uu sugi karaa CPU-ga, waxa uu helayaa codsiyada mid mid, ama waxa laga yaabaa in uu farsameeyo agabyada cufan. Kala soociye ku salaysan BERT, barbar dhig laba dufcadood: - 16 qoraal oo lagu dhejiyay 512 calaamad - 16 qoraal oo lagu dhejiyay qoraalka ugu dheer dufcaddaas Dufcadda labaad waxa laga yaabaa inay ku jiraan calaamado suuf ah oo aad uga yar. Faa'iidada saxda ah waxay kuxirantahay xogta, moodeelka, iyo qalabka, sidaa darteed waxaan ku cabiraa isla qaab tijaabo ah iyo qaab codsi. Aaladaha waxtarka leh waxaa ka mid ah: bash nvidia-smi Marka loo eego culeyska shaqada PyTorch, waxaan sidoo kale duubaa xusuusta iyo waqtiga fulinta: python start = torch.cuda.Event(enable_timing=Run) dhamaadka = torch.cuda.Event(enable_timing=Run) = start.record()inference): tsdemorch.* dhamaadka Waxaan isticmaalaa codsiyada kululaynta waxaanan ka warbixiyaa daahitaanka dhexe ee dhawr orod. ## Talaabada 2: Ka saar calaamadaha khasaaray iyo shaqada aan loo baahnayn Dhererka isku xigxiga wuxuu saameyn toos ah ku leeyahay qiimaha Transformer. Wax gelinta dheer waxay cuni kartaa xusuusta xitaa marka inta badan calaamaduhu ay ku daraan qiimo yar. Waxaan adeegsada suufka firfircoon:  Kala soocida tigidhka taageerada ayaa si fiican ugu shaqayn kara 128 ama 256 calaamadood, halka qaabka dukumeentigu uu u baahan karo xaalad dheeraad ah. Waxaan tijaabiyaa tayada isbeddel kasta ka dib halkii aan ka malayn lahaa gelinta gaaban waa badbaado. Fikradda, waxaan sidoo kale awood u siinaya habka qiimaynta: python model.eval() leh torch.inference_mode(): wax soo saarka = model(**inputs) `` Tani waxay ka hortagtaa in shaqada tababarka la xidhiidha la kaydiyo inta lagu jiro saadaasha. Duubista waxay u baahan tahay xad la taaban karo. Dufcad weyn ayaa wanaajin karta wax-soo-saarka, haddana waxa laga yaabaa inay kor u qaaddo daahitaanka iyo isticmaalka xusuusta. Waxaan tijaabiyaa cabbirro dhowr ah, sida 1, 8, 16, iyo 32, dabadeed dooro dhibic ku habboon yoolka adeegga. ## Tillaabada 3: Adeegso qiimayn hoose oo sax ah oo leh hubinta tayada Shaqooyin badan oo Transformer ah ayaa u isticmaali kara FP16 ama BF16 GPU-yada la taageeray.python leh torch.inference_mode(), torch.autocast("cuda", dtype=torch.float16): wax soo saarka = model (**wax-soo-gal) ``BF16 waxa laga yaabaa inay ku habboonaato qalabka taageeraya, gaar ahaan marka FP16 ay abuurto arrimo tiro. Waxaan isbarbar dhigayaa: - Saxnaanta ama dhibcaha F1 - Dhexdhexaadinta iyo daahitaanka boqolkiiba sare - Calaamadaha ilbiriqsi kasta - Xusuusta ugu sarreysa ee GPU - Kiisaska qaladka Tiro-qaadiddu waa ikhtiyaar kale oo fikradda ah. Qaabka 8-bit ama 4-bit wuxuu yarayn karaa baahida xusuusta, inkastoo natiijadu ay ku xiran tahay maktabadda, qaab-dhismeedka moodeelka, GPU, iyo culeyska shaqada. Waxaan ansixiyaa qaabka la qiyaasey ee xogta wakiilka ka hor inta aan loo wareejin adeegga. Jid wax ku ool ah ayaa u eg sidan: 1. Soo bandhig qaabka hadda jira iyo taraafikada. 2. Yaree suufka oo deji xadka isku xigxiga ee la tijaabiyay. 3. Daree habka fikradda oo hagaaji cabbirka dufcadda. 4. Tijaabi FP16 ama BF16. 5. Cabbir qiyaasid kaliya ka dib marka la fahmo isbeddelada hore. Casharkeyga ugu weyn waa mid fudud: Qiimaha GPU wuxuu inta badan ka tarjumayaa fulin aan waxtar lahayn halkii uu ka ahaan lahaa cabbirka moodeelka oo keliya. Wax gelinta yar, dufc fiican, iyo goob sax ah oo la qiyaasay ayaa ka caawin karta Transformer-ka inuu si waxtar leh u isticmaalo qalabka hadda jira. Marka culeyska shaqadu uu weli dhaafo bartilmaameedka ka dib hubinnadan, cusboonaysiinta GPU waxay noqonaysaa go'aan farsamo oo cad oo aan ahayn malo.

Fikradda Transformer-ku waxay noqon kartaa qaali ka hor inta aan alaabtu yeelan isticmaaleyaal badan. Qaabka ayaa si fiican uga jawaabi kara imtixaanka, haddana hoos u dhiga marka dhowr codsiyo la isla yimaado. Xusuusta GPU way buuxsamaysaa, dardargelinta dheer waxay kor u qaadaysaa daahitaanka, iyo calaamad kasta oo la soo saaro waxay ku daraysaa biilka. Waxaan ogaaday in soo-jeedinta Transformer-ka ee ka jaban dhaqsaha badan ay caadi ahaan ka timaaddo saddex isbeddel oo wax ku ool ah: 1. Isticmaal moodal iyo saxsanaan ku habboon hawsha. 2. Xakamee dardaaranka, dhererka isku xigxiga, iyo codsiga dufan. 3. Ku samee moodelka matoor wax qabad oo si fiican u isticmaalaya qalabka. Nidaamka saxda ah wuxuu ku xiran yahay nidaamka, laakiin habka cabbirku wuu sii jirayaa. Diiwaangeli daahitaanka, calaamadaha ilbiriqsikii, isticmaalka xusuusta, iyo kharashka codsi kasta ka hor intaadan wax beddelin. 1. Iska yaree shaqada codsi kastaa u baahan yahay Qaabka weyni had iyo jeer maaha mid ku habboon hawl diiradda la saarayo. Haddii bot-ka taageerada ahi uu u kala saaro oo keliya tigidhada ama soo saaro magacyada alaabta, moodeel yar ayaa laga yaabaa inuu keeno isla natiijada ganacsi ee xusuusta yar iyo daahitaanka hoose. Inta badan waxaan hubiyaa saddex su'aalood: - Hawshu miyay u baahan tahay jiil furfuran? - Moodeelku ma u baahan yahay daaqad macno dheer? - Saxnaanta dheeraadka ah ee qaabka weyn miyay faa'iido u leedahay isticmaalaha? Hawlo badan oo kala-soocidda qoraalka ah, qaabka codeeyaha is haysta ayaa ku filnaan kara. Jiil ahaan, qaab ka yar oo habaysan oo wax barid ah ayaa shaqayn kara marka degdegtu caddahay oo qaabka wax-soo-saarku xadidan yahay. Tiro-ururintu waxay yarayn kartaa tirada birta loo isticmaalo miisaanka moodeelka. Ka guurista FP16 una guurto INT8 ama qaab 4-bit ah oo la taageeray waxay hoos u dhigi kartaa isticmaalka xusuusta waxayna ogolaan kartaa codsiyo badan hal GPU. Saameyntu waxay ku xiran tahay qaabka, qalabka, maktabadda, iyo culeyska shaqada. Moodooyinka qaarkood waxay lumiyaan tayada yar, halka kuwa kalena ay muujinayaan isbeddello muuqda oo qoraal ah ama wicitaanno qalab ah. Ula dhaqmo xisaabinta sidii xawli kor u qaadis bilaash ah. Waxaan ku tijaabiyaa isla jaantuskii qiimaynta ee loo adeegsaday qaabka saxda ah ee buuxa. Waxaan is barbardhigayaa: - Saxnaanta hawsha - tayada wax soo saarka - Waqtiga ugu horreeya ee calaamadda - Calaamadaha la soo saaro ilbiriqsi - Isticmaalka xusuusta GPU - Qiimaha 1,000 codsi Tusaalaha wax ku oolka ah waa nidaamka taageerada macaamiisha oo isticmaala qaabka luqadda 7B ama 8B jawaabaha gaaban. Kooxdu waxay tijaabin kartaa FP16, INT8, iyo 4-bit noocyo isku mid ah GPU. Haddii qaabka 4-bit uu ilaaliyo tayada jawaabta loo baahan yahay oo uu isticmaalo xusuusta yar, nidaamku waxa uu qaban karaa codsiyo badan oo isku mid ah iyada oo aan lagu darin mashiin kale. Natiijadaas waa in la cabbiraa, oo aan la malayn. **2. Xakamaynta dardaaranka iyo dufcadaha hoos ku dhig *** Dalabyada dhaadheer waxay saameeyaan kala-soocidda beddelka laba siyaabood. Nidaamku wuxuu ku qaataa waqti badan akhrinta gelinta, iyo kaydka-qiimaha muhiimka ah ayaa koraya marka moodeelku ka shaqeeyo calaamado badan. Taariikhda wada sheekeysiga ee u muuqata mid yar oo ku jirta interface interface waxay noqon kartaa mid weyn ka dib wareegyo badan. Waxaan hoos u dhigayaa macnaha guud ee aan loo baahnayn aniga oo: - Ka saara tilmaamaha nidaamka soo noqnoqda - Goynta fariimaha sheekaysiga hore - Soo koobida qaybaha wada sheekaysiga hore - Diridda kaliya dukumentiyada loo baahan yahay su'aasha hadda jirta - Dejinta xadaynta wax-soo-saarka wax-soo-saarka - Ka fogaanshaha tusaalooyinka waaweyn marka hagaha qaab gaaban uu shaqeeyo. Waxa kale oo ay yarayn kartaa khidmadaha gelinta-tokenka marka adeeg bixiyaha uu ku dalacsiiyo calaamado. Duubista waa kabaal kale oo faa'iido leh. Dufcaddu waxay isku daraysaa dhawr codsi oo hal hawlgal GPU ah. Tani waxay kor u qaadi kartaa wax-soo-saarka, gaar ahaan shaqooyinka offline-ka ah sida summada dukumeentiga ama jiilka wax-soo-saarka. Codsiyada internetka waxay u baahan yihiin daryeel dheeraad ah sababtoo ah sugitaanka dufcad buuxda waxay kordhin kartaa wakhtiga jawaabta. Wada sheekaysiga tooska ah, waxaan u cabbirayaa: - Wakhtiga calaamada koowaad - Wadarta wakhtiga jawaabta - Codsiyada la dhammeeyey ilbiriqsikii - Waqtiga sugitaanka safka - Waxqabadka cabbirrada dufcadaha kala duwan Cabirka dufcaddii sideedaad waxa laga yaabaa inay wanaajiso soo saarista hal shaqo oo shaqo waxayna abuurtaa sugitaanka mid kale. Goobta ugu fiican waxaa badanaa lagu helaa tijaabo yar oo culeys ah, maaha iyada oo loo marayo xeer go'an. Dufcaynta firfircooni waxay kooxayn kartaa codsiyada soo dhawaada. Aaladaha sida vLLM iyo NVIDIA TensorRT-LLM hababka taageerada kuwaas oo wanaajin kara isticmaalka GPU ee moodooyinka la taageeray. Habayntu wali waa arin. Adeeggu waa inuu lahaadaa xadka safka, waqtiga ugu badan ee sugitaanka, iyo waqtiga-jawaab-celinta. **3. Adeegso runtime ku habboon moodelka *** Wicitaan nooc Python cayriin ah ayaa laga yaabaa inuu faa'iido u leeyahay tijaabinta hore. Wax-soo-saarku wuxuu inta badan u baahan yahay xakameyn dheeraad ah oo ku saabsan xusuusta, jadwalka, iyo kernels GPU. Ikhtiyaarada caadiga ah waxaa ka mid ah: - vLLM oo loogu adeegayo codsiyo badan oo nooca luuqada ah - TensorRT-LLM ee NVIDIA GPU geynta - ONNX Runtime ee moodooyinka transformer-ka ee la taageeray - Habaynta Wajiga ugu Wanaagsan ee dhoofinta moodeelka iyo fulinta qalab-qaaska ah Qalabkani maaha kuwo la beddeli karo nooc kasta. Waxaan hubiyaa taageerada moodeelka, taageerada xisaabinta, habdhaqanka qulqulka, sifada habaynta, iyo shuruudaha geynta ka hor intaanan bedelin wakhtiga runtime. Kaydka-qiimaha muhiimka ah wuxuu u qalmaa fiiro gaar ah jiilka autoregressive. Qaabku wuxuu kaydiyaa xogta dareenka dhexdhexaadka ah si uusan dib ugu xisaabin wada hadalka buuxa ee calaamad kasta oo cusub. Kaydkaasi waxa uu dedejiyaa jiilka, haddana waxa uu isticmaalaa xusuusta. Wax-soo-gelinta dheer, wax-soo-saarka dheer, iyo isticmaaleyaal badan oo isku-dhafan ayaa ka dhigi kara kaydinta xadka ugu weyn. Fiiro gaar ah oo bogsan iyo dufcad joogto ah ayaa ka caawin karta qaar ka mid ah kuwa u adeegaya inay si hufan u isticmaalaan xusuusta kaydka. Ma saarayaan baahida loo qabo in la dejiyo xadka. Weli waxaan qeexaa calaamadaha wax-soo-gelinta ee ugu sarreeya, calaamadihii wax-soo-saarka ugu badnaan, iyo kala duwanaansho la'eg oo qalabku uu xamili karo. Halbeegga fudud waa inuu adeegsadaa xog-soo-saarka u eg: ``` Qaabka qoraalka: isla barta kontorool ee uu isticmaalo arjiga Gelida: gaaban, dhexdhexaad ah, iyo soo jeedinta dheer ee soo saarista: xadka caadiga ah ee calaamadaynta: 1, 4, 8, 16, iyo in ka badan marka loo baahdo Metrics: daahitaanka, wax-soo-saarka, xusuusta, khaladaadka, iyo qiimaha '' Waxaan sameeyaa imtixaan kasta in ka badan hal mar. Codsiga ugu horreeya waxa ku jiri kara moodal-loading ama dejinta xusuusta, markaa waa in aan lagu qasin natiijooyin joogto ah. Hal koox ayaa laga yaabaa inay ogaadaan in isbeddelka runtime uu jarayo celceliska wakhtiga jawaabta, halka mid kalena uu arko faa'iido yar sababtoo ah dhibaatada dhabta ah waa dareen-celin weyn. Taasi waa sababta xog-ururintu ay uga muhiimsan tahay ka koobiyaynta habaynta mashruuc kale. Hagaajinta ugu faa'iidada badan inta badan waa ta ugu yar: ka yaree degdegga 12,000 calaamadood ilaa 3,000, deji xad cad oo wax soo saar ah, oo jooji dirista codsiyada aan u baahnayn jiil. Taas ka dib, qiyaasid, dufan, iyo matoorka fikradda ka fiican ayaa bixin kara qol badan. Waxaan u daaweeyaa kala-soocidda transformer-ka dhib cabbireed ahaan. Ka bilow qaabka ugu yar ee buuxinaya shuruudaha hawsha. Dalabyada ku hay meel faa'iido leh. Tijaabi saxnaanta isbeddelka xogta qiimaynta dhabta ah. U hagaaji dufcadda bartilmaameedka jawaabta, ma aha oo kaliya si aad u hesho wax-soo-saarka ugu badan. Dooro runtime ku habboon moodeelka iyo qalabka. Habkani ma ballan qaadayo natiijooyin isku mid ah oo la diri karo kasta. Waxay i siinaysaa hab cad oo aan ku helo ciribtirka dhabta ah, isticmaalka kombuyuutarka la iska ilaalin karo ee hooseeya, iyo hagaajinta xawaaraha fikradda iyada oo aan la hurin tayada isticmaalayaashu dhab ahaantii u baahan yihiin.

Moodooyinka beddelka ayaa keeni kara natiijooyin xooggan, haddana biilasha GPU si degdeg ah ayey u kici karaan marka codsi kastaa isticmaalo saxnaanta buuxda, wax-soo-saarka dheer, iyo moodel weyn. Waxaan arkay kooxuhu inay wax badan ku kharash gareeyaan awoodda GPU-da ee aan shaqayn marka loo eego culaysyada shaqada ee firfircoon. Akhbaarta wanaagsan ayaa ah in keydin badan ay ka yimaadaan isbeddellada injineernimada yaryar halkii ay ka ahaan lahaayeen dib-u-dhiska qaab buuxa. Halkan waxaa ah saddex siyaabood oo wax ku ool ah oo aan u dhimi karo isticmaalka GPU-ga anigoo ilaalinaya tayada moodeelka. **1. Isticmaal sax isku qasan halka uu moodelku ka taageerayo *** Shaqooyin badan oo beddeleyaal ah uma baahna xisaabin kasta si ay u isticmaalaan nambarada sabbaynaya 32-bit. Saxnaanta isku dhafan waxay ogolaataa hawlgallada la doortay inay ku socdaan FP16 ama BF16 iyadoo la ilaalinayo xisaabinta xasaasiga ah si sax ah oo badbaado leh. Tani waxay yarayn kartaa isticmaalka xusuusta waxayna wanaajin kartaa wax soo saarka GPU-yada taageera qaababkan. Isticmaalka xusuusta hoose waxa kale oo laga yaabaa inay ogolaato cabbir weyn, kaas oo ka caawiya habka GPU codsiyo badan inta lagu jiro orod kasta. Tusaalaha aasaasiga ah ee PyTorch wuxuu u egyahay sidan: python with torch.autocast(qalabka_type = "cuda", dtype= torch.float16): wax soo saarka = model (** gelinnada) Xarunta xogta cusub ee GPU-yada, BF16 waxay noqon kartaa ikhtiyaar faa'iido leh: ,python with torch.autocast = "qalabka):float): moodeel(**wax-soo-galin) ``` Waxaan ku tijaabin lahaa moodka meel yar oo ansax ah ka hor inta aan u dhaqaaqin saxnaanta isku dhafan ee soo saarista. Hubi saxnaanta, tayada jawaabta, qiyamka lumitaanka, iyo heerka khaladaadka. Moodooyinka qaarkood waxay la shaqeeyaan FP16 ama BF16 oo leh isbeddel yar. Moodooyinka kale ayaa laga yaabaa inay muujiyaan natiijooyin aan degganayn, gaar ahaan inta lagu jiro tababarka. Habka tijaabada waxtarka leh waa mid fudud: - Samee muunado qiimayn go'an oo sax ah. - Samee muunado isku mid ah oo sax ah oo isku dhafan. - Is barbar dhig tayada iyo daahitaanka. - Ka fiirso qulqulka, qiyamka 'NaN', ama isbeddelada qoraalka la sameeyay. - Hayso qaabka buuxinaya yoolka alaabtaada. Saxnaanta isku dhafka ah badiyaa waa meel halis hoose leh sababtoo ah waxay beddeshaa habka xisaabinta iyada oo aan la beddelin qaab-dhismeedka moodeelka. **2. Yaree calaamadaha khasaaray oo wanaaji dufaynta** Transformer-ku wuxuu ku kharash gareeyaa xisaabinta calaamadaha. Dareen-celinta dheer, tilmaamaha soo noqnoqda, suufka, iyo meel bannaan oo wax-soo-saarka aan la isticmaalin ayaa dhammaantood kordhiya culayska shaqada. Inta badan waxaan ku bilaabaa cabbiraadda afar qiyam: - Celceliska dhererka wax-soo-gelinta - Celceliska dhererka wax-soo-saarka - Boqolkiiba calaamooyinka cufan - Codsiyada la habeeyey dufcaddiiba Xogtan waxay daaha ka qaadi kartaa arrin fudud. Tusaale ahaan, chatbot-ka taageerada waxa laga yaabaa inuu aqbalo xadka 4,096-token inkasta oo wada-hadallada intooda badani isticmaalaan wax ka yar 900 calaamadood. Awoodda aan la isticmaalin wali waxay saamaysaa qorsheynta xusuusta waxayna xaddidi kartaa tirada codsiyada GPU-gu si wada jir ah u qabto. Dhowr isbedel ayaa ku caawin kara: **Ka jar waxyaabaha degdega ah ee soo noqnoqda.** Tilmaamaha nidaamka diirada saara. Ku kaydi walxaha tixraaca ah ee deggan meel ka baxsan isla markiiba marka codsigu soo ceshan karo oo keliya qaybaha khuseeya. **Codsiyada kooxeed dherer ahaan Codsiyada baaldiyada dherer la mid ah waxay hagaajin kartaa ka faa'iidaysiga GPU. **Deji xadka wax soo saarka iyadoo lagu salaynayo hawsha.** Jawaabta kala soocida gaaban uma baahna xadka jiilka ee qalabka warbixinta-qorista. **U isticmaal dufcad fir fircoon si aad u tixgaliso Daaqadda dufcaddu waa inay ku jirtaa bartilmaameedkaaga daahitaanka. Tusaale ahaan, kooxda u adeegaya kala soocida qoraalka ayaa laga yaabaa inay ogaadaan in codsiyadu ku yimaadaan waqtiyo aan sinnayn. Ku socodsiinta codsi kasta oo keliya ayaa ka tagaysa qayb ka mid ah GPU-da aan la isticmaalin. Dufc yar oo firfircoon ayaa kor u qaadi karta wax-soo-saarka iyada oo aan la beddelin qaabka. Goobta saxda ah waxay kuxirantahay taraafikada Dufcooyin waaweyn ayaa wanaajin kara wax soo saarka, laakiin waxa laga yaabaa inay kordhiyaan wakhtiga sugitaanka iyo isticmaalka xusuusta. Waxaan cabbiri lahaa labadaba qiimaha codsi kasta iyo daahitaanka jawaabta halkii aan ka wanaajin lahaa hal lambar. **3. Codso xisaabinta ama isticmaal moodal ka yar hawsha saxda ah** Tiro-ururinta waxay kaydisaa miisaanka moodeelka oo leh xoogaa yar. Qaabka isticmaala miisaanka 16-bit waxaa laga yaabaa in loo rogo qaabab 8-bit ama 4-bit ah si loo tix-raaco, taasoo ku xidhan hardware-ka, kaydka software-ka, iyo bartilmaameedka tayada. Ikhtiyaarada caadiga ah waxaa ka mid ah: - 8-bit miisaan qiyaasidda dheelitirka u dhexeeya isticmaalka xusuusta iyo tayada - 4-bit quantization marka cadaadiska xusuusta sareeyo - Miisaanka kaliya ee culeyska shaqada ee la soo xulay - Aqoonta aqoonta si loo tababaro moodal ka yar mid ka weyn Quantization waxay yarayn kartaa shuruudaha xusuusta waxayna u oggolaan kartaa moodelku inuu ku shaqeeyo GPU yar. Ma dammaanad qaadayso xawaaraha isku midka ah ama tayada wax soo saarka ee qalab kasta, markaa tijaabinta arrimaha. Waxaan is barbar dhigi doonaa moodooyinka asalka ah iyo kuwa la qiyaasey ee xogta ka tarjumaysa codsiyada isticmaale ee dhabta ah. Qaabka taageerada macmiilka, tijaabada tijaabada waa inay ku jirtaa su'aalo gaagaaban, sheeko dheer, magacyo alaab, khaladaad higaada, iyo codsiyada u baahan diidmo taxaddar leh ama kordhin. Raadraaca: - Saxnaanta Hawsha - Dhibcaha dib u eegista bini'aadamka - Daahitaanka jawaabta - Isticmaalka xusuusta GPU - Khaladaadka iyo heerka dib u dhaca - Qiimaha 1,000 codsiba Qaab ka yar ayaa laga yaabaa inuu yahay doorashada ugu fiican ee hawlaha fudud sida ogaanshaha ujeedada, falanqaynta dareenka, ama habaynta dukumentiga. Nooc weyn ayaa ku sii jiri kara kiisaska adag. Habkan habka-habaynta ayaa ka hortagaya codsi kasta inuu isticmaalo ikhtiyaarka ugu qaalisan. Ma cadaadin doono moodel kaliya sababtoo ah raadkiisa xusuusta ayaa u muuqda mid weyn. Haddii tayada hoos u dhacdo, shaqo taageero dheeraad ah iyo codsiyada guuldareystay waxay meesha ka saari kartaa kaydadka la filayo. Xakamaynta qiimaha GPU waxay u shaqeysaa sida ugu fiican habka cabbirka. Ku bilow saxnaanta isku dhafka ah, ka saar calaamadaha aan loo baahnayn, wanaaji dufanka, ka dibna tijaabi qiyaasida ama habaynta moodeelka. Hayso hubinta tayada marxalad kasta. Biilka hoose ayaa faa'iido leh kaliya marka adeeggu wali buuxiyo baahiyaha isticmaaleyaasheeda. Halbeeg yar ayaa hagi kara go'aanka:Qoraalka Qaabka Model: FP32 xusuusta GPU: 18 GB Latency: 210 ms Dhibcaha tayada: 92 Qaabka moodeelka: xusuusta BF16 GPU: 11 GB Latency: 145 ms Dhibcaha tayada: 91 Qaabka qaabka: 8-bit GPU xusuusta: 8 GB Latency's: 1's model ma ballan u ah model kasta. Gaadiidkaaga, qalabkaaga, dhererka degdega ah, iyo shuruudaha tayada ayaa go'aamin doona natiijada.

Noocyada Transformer-ku waxay noqon karaan kuwo qaali ah waqti dheer ka hor intaan GPU-gu gaarin xadka xisaabinta buuxda. Gaadiidka xusuusta, isku xigxiga gelinta dheer, rarista moodeelka oo soo noqnoqda, iyo dufcaynta daciifka ah ayaa inta badan abuurta cilada dhabta ah. Waxaan arkay kooxuhu inay ku daraan qalab marka isbeddel yar uu hoos u dhigi karo isla cadaadiska: wax-soo-saarka gaaban, saxnaanta hoose, kaydinta wanaagsan, ama dejinta adeegga nadiifka ah. Ujeedadu maaha in lakab kasta laga saaro ama lagu riixo goob kasta qiimaha ugu hooseeya. Hadafka ayaa ah in la helo meesha uu moodelku ku qaato wakhtiga iyo xusuusta, ka dibna la yareeyo kharashkaas iyada oo aan waxyeello loo geysan tayada wax soo saarka ee isticmaalayaashaadu u baahan yihiin. Cabir culayska shaqada ee hadda jirta Waxaan ku bilaabayaa tijaabo yar oo ka tarjumaysa isticmaalka dhabta ah. Waa inay ku jirtaa codsiyada gaaban iyo kuwa dheer, soo jeedinta caadiga ah, heerka codsiga ugu sarreeya, iyo qaabka dhererka wax soo saarka caadiga ah. Waxaan diiwaangeliyaa: - Celceliska iyo daahitaanka p95 - Calaamadaha la farsameeyay ilbiriqsikii - Isticmaalka xusuusta GPU - Tirinta calaamadihii wax-soo-gelinta iyo soo-saarka - Cabirka Dufcaddii - Heerka khaladka - Tayada soo-saarka go'an qiimaynta Tallaabadani waxay ka hortagtaa mala-awaalka. Qaabku waxa uu muujin karaa isticmaalka xisaabeed hooseeya marka la sugayo gelitaanka xusuusta. Qaab kale ayaa laga yaabaa inuu isticmaalo inta badan GPU-ga sababtoo ah dhererka isku xigxiga ayaa aad u weyn. Hagaajintu way kala duwanaan doontaa. Muuqaal fudud ayaa muujin kara in qiimaha ugu weyni uu ka yimid: - Isku-dhufashada Matrix - Feejignaanta taxanaha dheer - Kobaca kaydka qiimaha muhiimka ah - wareejinta xogta ee u dhaxaysa CPU iyo GPU - Tokenization - Model loading - Dufcooyin yaryar Waxaan dhawraa xaaladaha imtixaanka mid deggan anigoo bedelaya hal goob markiiba. Taasi waxay sahlaysaa natiijada in la aamino. Yaree qashinka calaamada Calaamad kasta oo la geliyaa waxay isticmaashaa xusuusta iyo waqtiga habaynta. Codsiyo badan ayaa soo dira tilmaamo soo noqnoqda, taariikh sheeko dheer, qaybo dukumeenti ah oo aan la isticmaalin, ama xog badan oo nuqul ah. Waxaan hubiyaa codsiga buuxa ka hor inta uusan gaarin qaabka: - Ka saar qoraalka nidaamka soo noqnoqda halkaasoo naqshadeynta adeegga u ogolaaneyso - jar wadahadalka hore - Ku kaydi dukumeenti dheer oo ka baxsan isla markiiba oo soo celi kaliya qaybo faa'iido leh - Ka saar meelaha madhan iyo qaabaynta soo noqnoqda - Deji xaddidaadda wax soo saarka ee wax soo saarka - Isticmaal template degdeg yar Kaaliyaha taageerada wuxuu heli karaa 12,000-calaamad aqoon bog salka si uu uga jawaabo su'aal u baahan.800 Dib u soo celinta waxay yarayn kartaa gelinta iyadoo la ilaalinayo tuducyada khuseeya Isbeddelkan inta badan qiimihiisu ka yar yahay qalliinka moodeelka. Waxa kale oo ay ka fogaataa lumitaanka tayada ee ay keento cadaadis xoog leh. Isticmaal saxnaanta hoose Noocyo badan oo taransfoorayaal ah ayaa la tababaray ama lagu adeegaa miisaan 16-bit ah. Qaababka saxda ah ee hooseeya waxay yarayn karaan isticmaalka xusuusta waxayna wanaajin karaan wax soo saarka qalabka taageera iyaga. Doorashooyinka caadiga ah waxaa ka mid ah: - FP16 ama BF16 oo loogu talagalay taageero ballaaran - INT8 ee miisaanka ama qiyaasida firfircoonida - INT4 ee isticmaalka xusuusta hoose - GPTQ ama AWQ ee qaar ka mid ah noocyada luqadaha waaweyn Tiraabiddu waxay beddeshaa sida loo kaydiyo qiyamka moodeelka. Matalaad yar ayaa yarayn karta taraafikada xusuusta, laakiin saameyntu waxay kuxirantahay moodelka, qalabka, runtime, iyo culeyska shaqada. Waxaan tijaabiyaa noocyo la qiyaasey oo ka soo horjeeda isla qaabkii qiimaynta. Waxaan hubiyaa jawaabaha dhabta ah, saxnaanta kala soocida, soo saarida koodka, dhaqanka diidmada, iyo qaabka jawaabta marka sifooyinkaasi ay muhiim u yihiin alaabta. Habka waxtarka leh ayaa ah in lakabyada xasaasiga ah lagu ilaaliyo saxsanaan sare iyadoo la xisaabinayo lakabyada kale. Isku-xidhka lakabyada, madax-soo-saarka, iyo xannibaadaha dareenka ayaa laga yaabaa inay si kala duwan u falceliyaan. Goobta ugu fiican inta badan waa tanaasul la qiyaasay halkii uu ka ahaan lahaa balladhka ugu hooseeya ee la heli karo. Maktabadaha sida bitsandbytes, llama.cpp, TensorRT-LLM, iyo ONNX Runtime waxay bixiyaan wadooyin qiyaaseed oo kala duwan. Natiijooyinkoodu maaha kuwo la isweydaarsan karo, sidaa darteed waxaan cabbirayaa wakhtiga saxda ah ee loo isticmaalo wax soo saarka. ** Ka saar shaqada aan saameyn ku yeelan natiijada *** gooyntu waxay yaraynaysaa miisaanka la doortay ama qaab dhismeedka shabakadda. Goynta aan habaysanayn waxay abuuri kartaa qiyam eber badan, laakiin qalabku waxa laga yaabaa inaanu si hufan u isticmaalin. Goynta habaysan waxay ka saartaa kanaalada buuxa, madaxyada, ama baloogyada waxayna u fududaan kartaa wakhtiga runtime si loo fuliyo. Nidaamku wuxuu u eg yahay sidan: 1. Samee aasaas tayo leh. 2. Aqoonso lakabyada ama madaxyada saamaynta hoose leh. 3. Codso heer manjooyin yar. 4. Si fiican u hagaajin marka loo baahdo. 5. Cabbir tayada, daahitaanka, iyo xusuusta mar kale. 6. Hayso beddelka kaliya marka kaydka adeega uu isticmaali karo. Goyntu si toos ah uma aha hagaajinta xawaaraha. Moodel leh miisaan eber badan ayaa laga yaabaa inuu ku socdo xawaare isku mid ah haddii kernelku ula dhaqmo matrixka sida cufan. Isbeddellada qaabaysan waxay leeyihiin waddo cad oo lagu dhimayo xisaabinta, laakiin waxay keeni karaan khasaaro tayo badan. ** Kala saar tusaalaha hawlaha caadiga ah** Faafinta aqoonta waxay ku tababartaa moodal arday ka yar si uu u dhigmo macalinka weyn. Tani waxay si fiican u shaqeysaa marka hawshu leedahay baaxad cad, sida kala soocida dareenka, ogaanshaha ulajeedka, calaamadaynta dukumentiga, ama taageerada jawaabta gaaban. Tusaale ahaan, DistilBERT waxaa loo abuuray sidii nooc yar oo BERT ah iyada oo loo marayo kala-goynta iyo hababka tababarka ee la xidhiidha. Kooxda kaliya ee u baahan kala soocida tigidhada waxaa laga yaabaa inaysan u baahnayn nooc luqad guud oo weyn codsi kasta. Waxaan ardayga ku qeexayaa hawsha dhabta ah: - Maxay yihiin agabka uu helo? Waa maxay calaamadaha ama wax soo saarka ay soo saaraan? - Khaladaadkee ayaa qaali ah? - Intee in le'eg bay macnaha guud u baahan tahay? - Ma u baahan tahay jiil furfuran? Qaabka yar wuxuu noqon karaa mid dhakhso badan oo ka jaban isla GPU isku mid ah. Waxa laga yaabaa inaanay ku habboonayn macalinka sababo ballaadhan ama codsiyo aan caadi ahayn, markaa waxaan u wadaa oo keliya hawlo ku habboon. Naqshad wax ku ool ah waxay u isticmaashaa qaab yar codsiyada caadiga ah, cidhiidhiga ah waxayna u dirtaa kiisas aan la hubin qaab weyn. Xeerka dariiqa waa in lagu tijaabiyaa muunado taraafig oo dhab ah halkii lagu salayn lahaa cabbirka qaabka oo keliya. Hagaajinta dufanka U adeegida hal codsi markiiba waxay ka tagtaa qalab la'aan marka codsiyadu yimaadaan meel dhow. Batching waxay isku daraysaa shaqada hal tallaabo oo dil ah. Dufcaynta taagan waxay sugaysaa koox go'an. Dufcaynta firfircooni waxay ururisaa codsiyada daaqad gaaban. Dufcaynta joogtada ah waxay cusboonaysiisaa kooxda markay taxanuhu dhammaadaan, kaasoo si fiican ugu shaqayn kara jiilka qoraalka. Ganacsiga-off-ku waa sahlan tahay in la seego. Daaqad sugitaan dheer ayaa laga yaabaa inay wanaajiso wax soo saarka iyada oo kordhinaysa daahitaanka jawaabta. Waxaan dejiyaa wakhtiga sugitaan ee ugu badan waxaanan cabbiraa labada qiime. Waxa kale oo aan kala saaraa culayska shaqada marka ay qaababkoodu kala duwan yihiin. Dufcad ka kooban hal degdeg ah oo aad u dheer iyo qaar badan oo gaaban waxay lumin karaan xusuusta waxayna daahi karaan codsiyada gaagaaban. Codsiyada kooxaynta iyadoo la eegayo dhererka wax gelinta ee qiyaasta waxay soo saari kartaa waxqabad joogto ah. U adeegida aaladaha sida vLLM, TensorRT-LLM, iyo Hugging Face TGI waxay taageeraan xeelado kaydinta iyo kaydinta kala duwan. Doorashada saxda ah waxay kuxirantahay qaabka qaab dhismeedka iyo jiilka GPU. Maamul kaydka-qiimaha muhiimka ah Jiilka Autoregressive wuxuu kaydiyaa furaha iyo qiimayaasha gobolada calaamadihii hore. Kaydintani waxay ka hortagtaa moodeelka inuu dib u xisaabiyo taariikhda buuxda ee calaamad kasta oo cusub, inkasta oo ay ku korto dhererka macnaha guud, tirinta lakabka, iyo cabbirka dufcada. Waxaan ku xakameynayaa kobaca kaydka anigoo: - Dejinta xadka macnaha guud ee u dhigma baahida badeecada - Xaddidaynta calaamadaha wax soo saarka ugu badan - Dib u adeegsiga horgale la wadaago marka wakhtiga runtime lagu taageero - Ka saarida taariikh sheekeysi hore - Isticmaalka dareenka bogag leh ama maaraynta xusuusta la mid ah - Tijaabinta saxda ah ee kaydinta halka la taageeray Wadahadalka dheer wuxuu cuni karaa xasuus badan marka loo eego miisaanka moodeelka. Qaabka ku habboon inta lagu jiro tijaabada gaaban ayaa laga yaabaa inuu guuldareysto marka dhowr isticmaale ay soo diraan taariikh dheer isku mar. Horgalayaasha caching waxay ku caawin kartaa marka codsiyo badani wadaagaan isla nidaamka degdegga ah ama horgalaha dukumeentiga. Faa'iidada waxay ku xiran tahay inta jeer ee horgalayaashaas soo noqnoqda iyo sida wakhtiga runtime u kaydiyo. Isticmaal dareenka la hagaajiyay iyo kernels Waxqabadka foojignaanta waxay kuxirantahay dhererka isku xigxiga iyo faahfaahinta fulinta. Kernels sida FlashAttention waxay yareeyaan dhaqdhaqaaqa xusuusta aan loo baahnayn iyagoo beddelaya sida dareenka loo xisaabiyo loona kaydiyo. Soosaarka moodeelka waxaa loo qaabeeyey inuu ku sii dhawaado dareenka caadiga ah, laakiin taageerada saxda ah waxay ku kala duwan tahay qaab-dhismeedka iyo kaydinta software-ka. Aaladaha isku-dubariduhu waxay isku xidhi karaan dhawr hawlgal oo hal kernel ah. ONNX Runtime, TensorRT, iyo astaamaha ururinta PyTorch waxa laga yaabaa inay yareeyaan bilawga culayska shaqada ee deggan. Waxaan ka fogaadaa in aan awood u yeesho hagaajin kasta hal mar. Isbeddelka kernel-ku waxa uu wanaajin karaa hal qaab oo wax-is-gelinta ah oo uu mid kale si liidata u sameeyo. Waxaan tijaabiyaa dar-dar gaagaaban, soo-jeedin dheer, dufcooyin yaryar, iyo heerka is-dhaafsiga ee arjigu isticmaalo. ** moodelka ku hay aaladda marka ay suurtogal tahay** U dhaqaaqida konteenarada inta u dhaxaysa CPU iyo GPU waxay abuurtaa dib u dhac. Wareejinta soo noqnoqda waxay meesha ka saari kartaa qiimaha moodeel yar. Waxaan hubiyaa: - Halka miisaanka moodeelku ku raran yahay - Meesha calaamadaynta - Halka wax-soo-saarka la koobiyeeyo - Haddii tenorsada dhexdhexaadka ah ay u guuraan dhammaan qalabka - Haddii qaab-dhismeedka dib u soo celiyo ama uu dejiyo xusuusta - Haddii habab badan ay u tartamayaan isla GPU CPU offload waxay caawin kartaa qaabka ku habboon xusuusta, laakiin waxay yareyn kartaa xawaaraha jawaabta. Waa in loola dhaqmo sidii ikhtiyaar awoodeed, ee ma aha hagaajin waxqabad la dammaanad qaaday. Model loading sidoo kale waa arrin. Adeeg culeyska saaraya codsi kasta wuxuu bixiyaa kharash badan ka hor inta uusan jiilku bilaaban. Haysashada shaqaale diirran waxay ka fogaan kartaa shaqadaas soo noqnoqonaysa, halka xaddidaadda xusuusta ay weli u baahan yihiin la socodka. ** Dooro qaabka ugu yar ee buuxinaya yoolka** Cabbirka qaabku waa qayb ka mid ah go'aanka. Nashqada ka weyn oo leh qiyaasid iyo dufcad wanaagsan ayaa laga yaabaa inay u adeegto culays shaqo si ka fiican marka loo eego qaab ka yar oo leh kontorool liidata. Nashqada yar ayaa laga yaabaa in marar badan fashilmo oo abuuro shaqo dib u eegis dheeraad ah. Waxaan isbarbar dhigayaa moodooyinka musharraxiinta iyadoo la adeegsanayo isku mid: - Dalabyada qiimaynta - Kala duwanaanshaha dhererka wax-soo-saarka - Xadka dhererka soo-saarka - Hardware - Runtime - Siyaasadda Dufcadda - Xadka tayada ee kala soocida taageerada macmiilka, saxnaanta iyo qaybaha khaladku waxay ka macno badnaan karaan faseexnimada-dhamaadka ah. Kaaliyaha codaynta, ansaxnimada syntax iyo natiijooyinka imtixaanku waxay ka macno badnaan karaan wakhtiga jawaabta celceliska gaaban. ** Dariiqa duubista ee dhabta ah *** Waxaan u isticmaalaa amarkan mashaariicda badankooda: 1. Soo bandhig nidaamka hadda jira. 2. Iska jar calaamadaha soo noqnoqda iyo kuwa aan loo baahnayn. 3. Deji xadka wax gelinta iyo wax soo saarka macquulka ah. 4. Daree dufan ku habboon. 5. Tijaabi FP16, BF16, INT8, ama INT4 fursadaha. 6. Ku dar dareen la hagaajiyay ama kernels la ururiyay. 7. Dib u eeg isticmaalka kaydinta iyo wareejinta aaladaha. 8. Tijaabi nooc ka yar ama la miiray. 9. Ku dar manjooyin kaliya marka runtime ay isticmaali karto. 10. La soco tayada iyo daahitaanka ka dib marka la diro. Tixdani waxay ku bilaabataa isbedelo ay fududahay in dib loo noqdo. Waxa kale oo ay ka caawisaa kala soocida qashinka software ka cabbirka model. Kooxdu had iyo jeer uma baahna GPU kale si ay si fiican ugu adeegto moodalka wax beddelka. Dariiqa ugu wanagsan waxa uu noqon karaa degdeg gaaban, isbaaro qiyaaseed, qaab arday oo yar, ama lakab adeeg oo mashquuliya GPU-ga. Isbeddel kasta waxaan ula dhaqmaa sidii tijaabo la cabbiray: ku hay bartilmaameedka tayada u jeeda isticmaale mid go'an, beddel hal darawal oo kharash ah, oo barbardhiga natiijada ka soo horjeeda isla culeyska shaqada. Wixii su'aalo ah oo ku saabsan nuxurka maqaalkan, fadlan kala xidhiidh Amy Wu: amy.wu@ihuagroup.com/WhatsApp +8613612662976.

Vaswani, Ashish, iyo al. 2017, Feejignaan waa Dhammaan waxaad u baahan tahay Micikevicius, Paulius, et al. 2018, Isku-dhafka saxda ah ee Tababar Sanh, Victor, et al. 2019, DistilBERT: Nooca Distilled ee BERT Frantar, Elias, et al. 2022, GPTQ: Tirakoobka Tababarka Kadib ee Saxda ah ee Wax-bedelayaasha Horay loo tababaray ee Dao, Tri, et al. 2022, FlashAttention: Degdega iyo Xusuusta-Feejignaanta saxda ah ee IO-Awareness Kwon, Woosuk, et al. 2023, Maaraynta Xusuusta Waxtarka leh ee Qaabka Luuqadda Weyn ee u adeegaya Feejignaanta Paged