Copilot محلی با انجمن SLM – DEV

عکس توسط ZHENYU LUO در Unsplash

Copilot چیست؟

کوپیلوت در زمینه توسعه نرم افزار و هوش مصنوعی به دستیار مجهز به هوش مصنوعی اشاره دارد که با ارائه پیشنهادات، خودکارسازی کارهای تکراری و افزایش بهره وری به کاربران کمک می کند. این خلبان‌ها را می‌توان در برنامه‌های مختلف مانند ویرایشگرهای کد، پلتفرم‌های خدمات مشتری یا ابزارهای بهره‌وری شخصی ادغام کرد تا کمک‌ها و بینش‌هایی را در زمان واقعی ارائه دهند.

مزایای یک Copilot

1. بهره وری بیشتر:

• Copilot ها می توانند کارهای تکراری را خودکار کنند و به کاربران این امکان را می دهند تا روی جنبه های پیچیده تر و خلاقانه کار خود تمرکز کنند.

1. کمک در زمان واقعی:

• پیشنهادات و اصلاحات فوری را ارائه می دهد و زمان صرف شده برای رفع اشکال و تصحیح خطا را کاهش می دهد.

1. افزایش دانش:

• پیشنهادات آگاه از زمینه را ارائه می دهد که به کاربران کمک می کند بهترین شیوه ها را بیاموزند و به کار گیرند و در طول زمان مهارت های خود را بهبود بخشند.

1. ثبات:

• کاربرد مداوم استانداردهای کدنویسی، راهنماهای سبک و سایر بهترین شیوه ها را در پروژه ها تضمین می کند.

Copilot محلی چیست؟

کوپایلوت محلی نوعی از کمک‌های هوش مصنوعی است که به‌جای تکیه بر سرویس‌های مبتنی بر ابر، کاملاً بر روی منابع محاسباتی محلی اجرا می‌شود. این راه‌اندازی شامل استقرار مدل‌های زبانی کوچک‌تر و در عین حال قدرتمند در ماشین‌های محلی است.

مزایای یک Copilot محلی

1. حریم خصوصی و امنیت:

• اجرای مدل‌های محلی تضمین می‌کند که داده‌های حساس از محیط کاربر خارج نمی‌شوند و خطرات مرتبط با نقض داده‌ها و دسترسی غیرمجاز را کاهش می‌دهند.

1. تأخیر کاهش یافته:

• اجرای محلی نیاز به انتقال داده به و از سرورهای راه دور را از بین می برد و در نتیجه زمان پاسخگویی سریعتر را به همراه دارد.

1. عملکرد آفلاین:

• خلبان های محلی می توانند بدون اتصال به اینترنت کار کنند و حتی در محیط هایی با دسترسی محدود یا بدون دسترسی به اینترنت قابل اعتماد هستند.

1. کارایی هزینه:

• از هزینه های مرتبط با سرویس های مبتنی بر ابر و ذخیره سازی داده ها جلوگیری می کند.

نحوه پیاده سازی یک Copilot محلی

پیاده‌سازی یک Copilot محلی شامل انتخاب یک مدل زبان کوچک‌تر، بهینه‌سازی آن برای تطبیق با سخت‌افزار محلی و ادغام آن با چارچوبی مانند LangChain برای ساخت و اجرای عوامل هوش مصنوعی است. در اینجا مراحل سطح بالا آمده است:

1. انتخاب مدل:

• مدل زبانی را انتخاب کنید که دارای 8 میلیارد پارامتر یا کمتر باشد.

1. بهینه سازی با TensorRT:

• مدل را با استفاده از NVIDIA TensorRT-LLM کمی سازی و بهینه سازی کنید تا اندازه آن را کاهش دهید و اطمینان حاصل کنید که بر روی GPU شما قرار می گیرد.

1. ادغام با LangChain:

• از چارچوب LangChain برای ساخت و مدیریت عوامل هوش مصنوعی که به صورت محلی اجرا می شوند استفاده کنید.

1. گسترش:

• مدل بهینه‌سازی شده را بر روی منابع محاسباتی محلی مستقر کنید و اطمینان حاصل کنید که می‌تواند وظایف مورد نیاز توسط Copilot را انجام دهد.

با استفاده از منابع محاسباتی محلی و مدل‌های زبان بهینه‌سازی شده، می‌توانید یک خلبان محلی قوی، آگاه به حفظ حریم خصوصی و کارآمد برای کمک به کارهای مختلف و افزایش بهره‌وری ایجاد کنید.

برای توسعه یک Copilot محلی با استفاده از مدل‌های زبان کوچکتر با LangChain و NVIDIA TensorRT-LLM، این مراحل را دنبال کنید:

راهنمای گام به گام

1. محیط خود را تنظیم کنید

2. کتابخانه های مورد نیاز را نصب کنید:

مطمئن شوید که پایتون را نصب کرده اید و سپس کتابخانه های لازم را نصب کنید:

   pip install langchain nvidia-pyindex nvidia-tensorrt

1. GPU خود را آماده کنید:

مطمئن شوید که سیستم شما دارای درایور NVIDIA GPU و CUDA نصب شده است. شما همچنین به کتابخانه های TensorRT نیاز دارید که می توانند از طریق فهرست بسته NVIDIA نصب شوند:

   sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

   sudo apt-get install tensorrt

1. آماده سازی مدل

2. یک مدل زبان کوچکتر انتخاب کنید:

مدل زبانی را انتخاب کنید که دارای 8 میلیارد پارامتر یا کمتر باشد. شما می توانید بسیاری از این مدل ها را در سیستم عامل هایی مانند Hugging Face پیدا کنید.

1. کوانتیزه کردن مدل با استفاده از NVIDIA TensorRT-LLM:

از TensorRT برای بهینه سازی و کمی کردن مدل استفاده کنید تا آن را بر روی پردازنده گرافیکی خود قرار دهید.

   import tensorrt as trt



   # Load your model here

   model = load_your_model_function()



   # Create a TensorRT engine

   builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))

   network = builder.create_network()

   parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.WARNING))



   with open("your_model.onnx", "rb") as f:

       parser.parse(f.read())



   engine = builder.build_cuda_engine(network)

1. ادغام با LangChain

2. راه اندازی LangChain:

یک پروژه LangChain ایجاد کنید و آن را برای استفاده از مدل محلی خود پیکربندی کنید.

   from langchain import LangChain, LanguageModel



   # Assuming you have a function to load your TensorRT engine

   def load_trt_engine(engine_path):

       with open(engine_path, "rb") as f, trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) as runtime:

           return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())



   trt_engine = load_trt_engine("your_model.trt")



   class LocalLanguageModel(LanguageModel):

       def __init__(self, engine):

           self.engine = engine



       def predict(self, input_text):

           # Implement prediction logic using TensorRT engine

           pass



   local_model = LocalLanguageModel(trt_engine)

1. توسعه عامل:

از LangChain برای توسعه نماینده خود با استفاده از مدل زبان محلی استفاده کنید.

   from langchain.agents import Agent



   class LocalCopilotAgent(Agent):

       def __init__(self, model):

           self.model = model



       def respond(self, input_text):

           return self.model.predict(input_text)



   agent = LocalCopilotAgent(local_model)

1. عامل را به صورت محلی اجرا کنید

2. عامل را اجرا کنید:

عامل را به صورت محلی اجرا کنید تا وظایف را در صورت نیاز انجام دهید.

   if __name__ == "__main__":

       user_input = "Enter your input here"

       response = agent.respond(user_input)

       print(response)

با دنبال کردن این مراحل، می‌توانید یک Copilot محلی با استفاده از LangChain و NVIDIA TensorRT-LLM ایجاد کنید. این رویکرد با اجرای مدل بر روی منابع محاسباتی محلی، حریم خصوصی و امنیت را تضمین می کند.