Dans le contexte de Phi-3-mini, l'inférence fait référence au processus d'utilisation du modèle pour faire des prédictions ou générer des résultats basés sur des données d'entrée. Laissez-moi vous donner plus de détails sur Phi-3-mini et ses capacités d'inférence.
Phi-3-mini fait partie de la série de modèles Phi-3 publiée par Microsoft. Ces modèles sont conçus pour redéfinir ce qui est possible avec les Small Language Models (SLMs).
Voici quelques points clés sur Phi-3-mini et ses capacités d'inférence :
- Phi-3-mini a une taille de paramètre de 3,8 milliards.
- Il peut fonctionner non seulement sur des dispositifs informatiques traditionnels, mais aussi sur des dispositifs edge tels que les appareils mobiles et les dispositifs IoT.
- La sortie de Phi-3-mini permet aux individus et aux entreprises de déployer des SLMs sur différents dispositifs matériels, notamment dans des environnements à ressources limitées.
- Il couvre divers formats de modèles, y compris le format PyTorch traditionnel, la version quantifiée du format gguf et la version quantifiée basée sur ONNX.
Pour accéder à Phi-3-mini, vous pouvez utiliser Semantic Kernel dans une application Copilot. Semantic Kernel est généralement compatible avec Azure OpenAI Service, les modèles open-source sur Hugging Face, et les modèles locaux. Vous pouvez également utiliser Ollama ou LlamaEdge pour appeler des modèles quantifiés. Ollama permet aux utilisateurs individuels d'appeler différents modèles quantifiés, tandis que LlamaEdge offre une disponibilité multiplateforme pour les modèles GGUF.
De nombreux utilisateurs préfèrent utiliser des modèles quantifiés pour l'inférence locale. Par exemple, vous pouvez exécuter directement Ollama run Phi-3 ou le configurer hors ligne en utilisant un Modelfile. Le Modelfile spécifie le chemin du fichier GGUF et le format de l'invite.
Combiner des SLMs comme Phi-3-mini ouvre de nouvelles possibilités pour l'IA générative. L'inférence n'est que la première étape ; ces modèles peuvent être utilisés pour diverses tâches dans des scénarios à ressources limitées, à latence contrainte et à coût réduit.
Apprenez à utiliser Semantic Kernel, Ollama/LlamaEdge et ONNX Runtime pour accéder aux modèles Phi-3-mini et en faire l'inférence, et explorez les possibilités de l'IA générative dans divers scénarios d'application.
Caractéristiques Inférence du modèle phi3-mini dans :
En résumé, Phi-3-mini permet aux développeurs d'explorer différents formats de modèles et de tirer parti de l'IA générative dans divers scénarios d'application.
Avertissement : La traduction a été réalisée à partir de son original par un modèle d'IA et peut ne pas être parfaite. Veuillez examiner le résultat et apporter les corrections nécessaires.