Opis
Szczegółowy poradnik, który krok po kroku przeprowadzi specjalistów IT oraz programistów przez proces lokalnej instalacji oraz konfiguracji zaawansowanych modeli językowych typu LLM (Large Language Model). Książka skupia się na popularnych i wydajnych rozwiązaniach open source, takich jak DeepSeek (m.in. wersje 7B oraz 67B) czy Mistral 7B, które mogą być uruchomione bezpośrednio na własnych serwerach lub komputerach firmowych.
Dzięki lekturze czytelnik dowie się, jak właściwie przygotować środowisko do pracy z takimi modelami. Autor szczegółowo omawia wybór odpowiedniego sprzętu, w tym wydajnych kart graficznych GPU, optymalny dobór pamięci RAM oraz konfigurację zasobów dyskowych. Książka przedstawia także proces instalacji wymaganych sterowników oraz bibliotek programistycznych (np. CUDA, PyTorch), które są niezbędne do efektywnego działania modeli.
Poradnik zawiera praktyczne wskazówki dotyczące przeprowadzenia wstępnego tuningu modeli językowych – czyli ich dostosowania do specyficznych potrzeb przedsiębiorstwa lub projektu, poprzez modyfikację parametrów działania oraz trenowanie na własnych zestawach danych. Dzięki temu programiści mogą stworzyć narzędzia idealnie dopasowane do konkretnych wymagań biznesowych.
Autor pokazuje także, jak efektywnie wykorzystać uruchomione lokalnie modele LLM w rzeczywistych aplikacjach firmowych, takich jak inteligentni asystenci obsługi klienta, narzędzia analizy danych, automatyczne generatory tekstów oraz systemy wspomagające decyzje biznesowe.
Publikacja skierowana jest do profesjonalistów z doświadczeniem w obszarze sztucznej inteligencji, którzy poszukują kompletnego, praktycznego i dobrze uporządkowanego kompendium wiedzy o lokalnym uruchamianiu i dostosowywaniu modeli językowych LLM. Dodatkowo, czytelne wprowadzenie pozwoli również menadżerom oraz strategom technologicznym zrozumieć korzyści płynące z wdrożenia własnych, niezależnych modeli AI w firmowym środowisku IT.
Co znajdziesz w środku – szczegółowy zakres materiału:
- Fundamenty Lokalnych Wdrożeń LLM:
- Przegląd architektury i zalet otwartych modeli (DeepSeek, Mistral i inne).
- Analiza wymagań sprzętowych: dobór GPU (NVIDIA, AMD), optymalizacja zużycia VRAM, CPU i pamięci RAM.
- Kluczowe aspekty bezpieczeństwa i prywatności danych przy wdrożeniach lokalnych.
- Konfiguracja Środowiska Developerskiego – Krok po Kroku:
- Instalacja i konfiguracja niezbędnych sterowników (CUDA, ROCm).
- Przygotowanie środowisk Python (conda, venv) i zarządzanie zależnościami.
- Instalacja i konfiguracja kluczowych bibliotek:
transformers,PyTorch,TensorFlow,bitsandbytes,accelerate,PEFTi innych. - Rozwiązywanie typowych problemów konfiguracyjnych i pułapek.
- Instalacja i Uruchomienie Modeli DeepSeek i Mistral:
- Pobieranie wag modeli i obsługa różnych formatów (Safetensors, PyTorch Binaries).
- Techniki kwantyzacji (np. GPTQ, GGUF/Llama.cpp, AWQ) w celu redukcji zapotrzebowania na zasoby i przyspieszenia inferencji.
- Uruchamianie modeli z wykorzystaniem popularnych frameworków i narzędzi (np. Text Generation WebUI, Ollama, vLLM, Hugging Face Pipelines).
- Zaawansowany Fine-tuning (Dostrojenie) Modeli:
- Przygotowanie i formatowanie własnych zbiorów danych treningowych (datasety instruktażowe, Q&A, tekstowe).
- Techniki fine-tuningu: Full Fine-Tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), QLoRA i inne metody Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT).
- Praktyczne aspekty trenowania: dobór hiperparametrów, monitoring procesu, strategie zapobiegania overfittingowi.
- Ewaluacja i testowanie fine-tunowanych modeli.
- Efektywna Integracja Modeli z Aplikacjami:
- Budowa API (np. FastAPI, Flask) do udostępniania funkcjonalności modeli.
- Integracja z bazami danych (wektorowymi jak np. FAISS, ChromaDB; oraz relacyjnymi).
- Techniki prompt engineeringu dla zoptymalizowania odpowiedzi modeli.
- Implementacja w architekturach RAG (Retrieval Augmented Generation) dla dostępu do zewnętrznej wiedzy.
- Strategie cachowania i optymalizacji wydajności w środowiskach produkcyjnych.
- Obsługa strumieniowania odpowiedzi (streaming) dla lepszego UX.
