Microsoft нещодавно представила свою нову мовну модель Phi-4 на платформі Hugging Face, що є значним кроком вперед у розвитку технологій штучного інтелекту. Ця модель з 14 мільярдами параметрів відмінно справляється з виконанням складних завдань, зокрема у математиці, і тепер доступна як відкрите джерело під ліцензією MIT.
Щоб ефективно використовувати Phi-4, важливо зрозуміти процеси її інтеграції та тестування. Одним з інструментів, який може допомогти в цьому, є Apidog — інтегрована платформа для проектування API, налагодження та автоматизованого тестування.
Перед тим, як зануритись глибше, завантажте Apidog безкоштовно, щоб покращити ваш досвід розробки та тестування API. Це всеосяжний інструмент, який допоможе вам протягом цього посібника.
Зрозуміти Phi-4 та її значення
Phi-4 — це останнє доповнення до сімейства малих мовних моделей Microsoft, яке дозволяє досягати високої якості результатів з відносно компактними розмірами. Її розробка зосереджена на високоякісних даних та вдосконалених здатностях до міркування, що робить її особливо придатною для вирішення складних завдань, таких як розв'язання математичних проблем.
Відкрите випуск Phi-4 на Hugging Face дає змогу розробникам та дослідникам доступити її ваги та параметри, що дозволяє налаштувати та адаптувати модель для різних застосувань. Така відкритість сприяє інноваціям та співпраці в спільноті штучного інтелекту.
Налаштування вашого середовища
Щоб почати працювати з Phi-4, переконайтесь, що ваше середовище для розробки правильно налаштоване. Дотримуйтесь наступних кроків:
- Встановіть Python: Phi-4 вимагає Python 3.7 або новішу версію. Завантажте та встановіть останню версію з офіційного сайту Python.
- Налаштуйте віртуальне середовище: Створіть віртуальне середовище для керування залежностями.
3. Встановіть необхідні пакети: Використовуйте pip для встановлення потрібних пакетів
Завантаження моделі Phi-4
Після налаштування середовища ви можете завантажити модель Phi-4, використовуючи бібліотеку Transformers:
Цей код ініціалізує токенізатор та модель, що дозволяє обробляти текстові входи та генерувати виходи за допомогою Phi-4.
Генерація тексту за допомогою Phi-4
Щоб генерувати текст, дотримуйтесь таких кроків:
- Кодування введення: Токенізуйте ваш текст:
2. Генерація виходу: Використовуйте модель для генерування відповіді:
3. Декодування виходу: Перетворіть токени назад у текст:
Цей процес дозволяє Phi-4 надавати рішення для складних математичних проблем, демонструючи її вдосконалені можливості до міркування.
https://huggingface.co/microsoft/phi-4
Інтеграція Phi-4 в API
Щоб зробити Phi-4 доступною через API, розгляньте використання веб-фреймворку, наприклад, Flask:
- Встановіть Flask: Якщо ви ще не встановили, зробіть це:
2. Створіть API: Розробіть просту точку доступу API
Тестування API за допомогою Apidog
Apidog — це потужний інструмент для проектування API, налагодження та автоматизованого тестування.
Щоб протестувати ваш Phi-4 API за допомогою Apidog, дотримуйтесь наступних кроків:
- Завантажте та встановіть Apidog: Перейдіть на офіційний сайт Apidog, щоб завантажити та встановити додаток.
2. Створіть новий проект: Відкрийте Apidog і створіть новий проект для вашого Phi-4 API.
3. Визначте точку доступу API: Додайте точку доступу /generate до вашого проекту:
- Метод: POST
- URL:
http://localhost:5000/generate - Заголовки: Content-Type: application/json
4. Відправте запит і проаналізуйте відповідь: Використовуйте Apidog, щоб надіслати запит до вашого API. Перевірте відповідь, яку повертає API, щоб переконатися, що вона відповідає вашим очікуванням.
Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс Apidog спрощує процес тестування та налагодження вашого API, гарантуючи, що воно працює належним чином перед розгортанням.
Оптимізація продуктивності та масштабованості
Щоб покращити продуктивність і масштабованість вашого Phi-4 API:
Для подальшого покращення продуктивності та масштабованості вашого Phi-4 API розгляньте такі стратегії:
Техніки оптимізації моделі
Оптимізація моделі Phi-4 може значно покращити її ефективність і швидкість відгуку. Ось деякі техніки, які можна застосувати:
- Квантифікація: Цей процес знижує точність ваг моделі, зменшуючи її розмір і збільшуючи швидкість інференції без суттєвих втрат у точності.
- Обрізка: Видалення менш важливих нейронів або з’єднань зменшує складність моделі, що призводить до швидших обчислень.
- Дистиляція знань: Це навчання меншої моделі (студента) відтворювати поведінку більшої моделі (вчителя), зберігаючи продуктивність і зменшуючи вимоги до ресурсів.
Асинхронна обробка
Застосування асинхронної обробки дозволяє вашому API обробляти кілька запитів одночасно, що підвищує пропускну здатність і зменшує затримки. У Python фреймворки, як FastAPI, підтримують асинхронні кінцеві точки, що дозволяє ефективно обробляти запити.
Балансування навантаження
Розгортання кількох екземплярів вашого API за допомогою балансувальника навантаження дозволяє рівномірно розподіляти вхідний трафік, запобігаючи перевантаженню одного екземпляра. Такі сервіси, як Nginx або хмарні рішення, можуть ефективно керувати балансуванням навантаження.
Моніторинг і обслуговування
Регулярний моніторинг забезпечує надійність і продуктивність вашого API. Ось кілька практик:
- Логування: Впровадьте всебічне логування для відстеження запитів, відповідей і помилок, що полегшує налагодження і аналіз продуктивності.
- Збір метрик: Збирайте метрики, такі як час відповіді, кількість запитів і кількість помилок, щоб оцінити здоров’я API та виявити потенційні проблеми.
- Автоматичне масштабування: Налаштуйте інфраструктуру для автоматичного масштабування залежно від попиту, щоб забезпечити стабільну продуктивність у пікові періоди.
Розгляд безпеки
Захист вашого API від несанкціонованого доступу та потенційних загроз є критично важливим. Реалізуйте наступні заходи безпеки:
- Аутентифікація та авторизація: Переконайтеся, що тільки авторизовані користувачі можуть отримати доступ до вашого API, реалізуючи надійні механізми аутентифікації.
- Лімітування запитів: Запобігайте зловживанням, обмежуючи кількість запитів, які клієнт може зробити за певний період часу.
- Валідація даних: Перевіряйте всі вхідні дані, щоб запобігти атакам типу ін’єкцій і забезпечити цілісність вашого API.
Документація та підтримка користувачів
Надання чіткої та всебічної документації допомагає користувачам ефективно взаємодіяти з вашим API. Уключіть наступне в вашу документацію:
- Опис точок доступу: Деталізуйте призначення кожної точки доступу, необхідні параметри та очікувані відповіді.
- Приклад використання: Надайте приклади запитів і відповідей для ілюстрації типових взаємодій з API.
- Інформація про обробку помилок: Поясніть загальні коди помилок і повідомлення, надаючи поради щодо вирішення проблем.
Висновок
Інтеграція мовної моделі Phi-4 від Microsoft у ваші застосунки відкриває нові можливості для вдосконаленого міркування та вирішення проблем. Дотримуючись цього посібника, ви дізналися, як налаштувати ваше середовище, завантажити модель, генерувати текст, створити API та протестувати його за допомогою Apidog. Впровадження оптимізації, масштабованості та заходів безпеки гарантує, що ваше API залишатиметься ефективним, надійним і безпечним.
Якщо це трапиться, це призведе до перенавчання (overfitting), коли модель буде показувати надзвичайні результати у тестах, але не зможе добре узагальнювати. Наприклад, GPQA або Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark складається з 448 тестових запитань, створених експертами в галузі біології, фізики та хімії. Ці питання спеціально розроблені для того, щоб бути високоякісними та дуже складними, але найголовніше, що ці питання є "Google-proof", тобто навіть при необмеженому доступі до вебу, високо кваліфіковані, не експертні валідатори можуть знайти лише 34% відповідей, витративши понад 30 хвилин на пошук. Якщо третина людей може знайти відповідь за 30 хвилин в Інтернеті, я б поставив усі гроші на те, що GPT-o1 мав доступ до цих даних під час навчання.
Оцінка за допомогою людини
Людські оцінювачі часто використовуються для оцінки результатів, виставляючи їм оцінки або ранжуючи їх за заздалегідь визначеними критеріями, що дає гнучкість для таких завдань, як творче письмо чи розмовний потік. Цей метод є гнучким і може оцінювати відкриті завдання, такі як написання віршів або якість розмови. Однак він може бути суб'єктивним і схильним до упереджень.
Зазвичай більш структуровані тести включають оплату оцінювачам, які слідують суворим вказівкам, але це може стати дорогим з часом. Проблеми включають схильність оцінювачів надавати перевагу стилю перед фактичною точністю і вплив початкових вражень.
Оцінка за допомогою моделей
У деяких випадках самі моделі використовуються для оцінки результатів інших моделей, або через загальні системи, або через менші спеціалізовані оцінювачі. Проблеми, такі як контамінація, коли набори даних для тестування випадково перекриваються з даними для навчання, також є проблемою тут.
Цей підхід схожий на автоматизоване тестування, але використовує LLM для інтерпретації довгих відповідей, а не простоти вибору з кількох варіантів.
Оцінка LLM для конкретних випадків використання
Зважаючи на деякі з обмежень, про які йшлося вище при перегляді публічних бенчмарків, ось кілька кроків для прийняття рішення:
Визначте ваші цілі
Чітко сформулюйте завдання, які вам потрібно, щоб LLM виконував. Ви шукаєте генерацію тексту, підсумовування, класифікацію чи аналіз настроїв? Різні моделі відзначаються в різних завданнях.
Подумайте про рівень складності. Для простих завдань, таких як виправлення граматики або відповіді на шаблонні електронні листи, може бути достатньо меншої моделі. Для творчих завдань, таких як створення маркетингових текстів або допомога в програмуванні, може знадобитися більша чи налаштована модель.
Оцініть продуктивність моделі на ваших даних
Протестуйте різні моделі, використовуючи тестові дані для вашого конкретного випадку. Більшість постачальників пропонують безкоштовні або недорогі пробні версії, щоб ви могли оцінити, як моделі виконують ваші вимоги.
Зверніть увагу на крайні випадки. Наприклад, чат-бот повинен не тільки справлятись з рутинними запитами, а й правильно відповідати на неоднозначні або поза контекстом запитання.
Аналіз витрат і вигод
Порівняйте покращення продуктивності великої моделі з додатковими витратами, які вона несе. Визначте, чи виправдовує приріст продуктивності додаткові витрати.
Подумайте про довгострокову стійкість. Менша, оптимізована модель може мати трохи нижчу початкову продуктивність, але знизить витрати на обслуговування та обчислення з часом. Також враховуйте, що витрати на більші моделі, ймовірно, знизяться з часом.
Розвивайте гнучкість
Враховуйте, як добре модель інтегрується з вашими поточними системами і чи зберігається її продуктивність при масштабуванні використання.
Оцініть, чи підтримує модель еволюційні потреби, такі як додавання підтримки нових мов або обробка складніших запитів із ростом вашого бізнесу.
Створюйте ваше рішення таким чином, щоб моделі можна було легко заміняти.
Це постійно змінюється середовище, і найкраща модель сьогодні може виявитися не найкращою завтра.
Тонке налаштування меншої LLM: економічно вигідна альтернатива
Іноді тонке налаштування меншої LLM (або навіть малих мовних моделей) на вашому конкретному наборі даних є більш розумним кроком, ніж інвестиції в поточні передові рішення. Ось чому:
- Індивідуальна продуктивність: Тонке налаштування налаштовує параметри моделі відповідно до нюансів вашого випадку використання, часто перевершуючи загальні більші моделі в конкретних завданнях.
- Низькі витрати: Менші LLM коштують дешевше для навчання, тонкого налаштування та розгортання, що робить їх більш доступними для компаній з обмеженими бюджетами.
- Швидший час інференсу: Менші моделі дають швидші відповіді, що критично для застосунків, які потребують взаємодії в реальному часі.
- Знижені вимоги до обчислень: Ви заощаджуєте на апаратному забезпеченні та витратах на хмарні обчислення, знижуючи як початкові інвестиції, так і поточні операційні витрати.
- Покращений досвід користувачів: Тонко налаштовані моделі можуть бути адаптовані до розуміння регіональних мовних нюансів, сленгу або галузевої термінології, що призводить до більш природних і точних взаємодій.
Приклад використання: Тонке налаштування для генерації контенту в форматі JSON
Припустимо, компанії потрібно, щоб LLM генерував контент у строгому форматі JSON для подальших застосунків, таких як передача даних у інструмент автоматизації робочих процесів. Замість того, щоб покладатися на велику, загального призначення модель, яка інколи може давати непослідовні формати, вони тонко налаштували меншу модель на наборі даних з правильно структурованими прикладами JSON. Результат? Тонко налаштована модель стабільно генерувала бажаний формат виводу, зменшуючи потребу в подальшій обробці та забезпечуючи безшовну інтеграцію з подальшими системами. Цей підхід не тільки покращив ефективність, але й значно знизив операційні витрати завдяки мінімізації помилок і ручного втручання.
Повертаючись до нашого чат-бота для обслуговування клієнтів, ми можемо додати витрати на інференс для моделі GPT 3.5 Turbo, налаштованої на конкретні завдання:
Тут ми бачимо, що річні витрати на інференс можуть бути на $10 тис. меншими за модель GPT-4o, попри вищі витрати на інференс за 1 млн токенів. Це зумовлено значним збільшенням вхідних токенів, оскільки тепер ми, ймовірно, будемо виконувати одноразові запити з мінімальним проектуванням запитів і контексту завдяки тому, що багато з цих матеріалів були надані під час тонкого налаштування.
Заключні думки: розумні вибори заощаджують великі кошти
Коли мова йде про використання LLM, самовдоволення може коштувати вам тисячі. Сліпе обрання найдорожчої моделі або відсутність оцінки альтернатив — це найпростіший шлях до перевитрат. Ретельно оцінюючи ваш випадок використання, тестуючи різні моделі та розглядаючи переваги тонкого налаштування, ви можете досягти ідеального балансу між витратами та продуктивністю.
Пам’ятайте, мета не просто мати вражаючий інструмент — це мати правильний інструмент. І інколи це означає вибір меншої, більш спеціалізованої моделі LLM або навіть налаштування її самостійно.
Перекладено з: Complacency Can Cost You Thousands: Choosing the Right LLM for Your Needs