از آنجا که مدل های بزرگ زبان (LLMS) و برنامه های هوش مصنوعی به طور فزاینده ای گسترده می شوند ، تقاضا برای ابزارهای پردازش زبان طبیعی با کارایی بالا همچنان در حال رشد است. توکن سازی یک گام مهم در استنباط مدل زبان است که به طور مستقیم بر سرعت و کارآیی کلی استنباط تأثیر می گذارد. امروز ، ما از معرفی FlashTokenizer ، یک توکن ساز با کارایی بالا ، هیجان زده هستیم.
FlashTokenizer چیست؟
FlashTokenizer یک توکین ساز بسیار سریع است که به طور خاص برای مدلهای بزرگ زبان ، به ویژه آنهایی که در خانواده Bert هستند بهینه شده است. در C ++ با کارایی بالا توسعه یافته است ، ضمن حفظ دقت استثنایی ، سرعت توکن سازی بسیار سریع را ارائه می دهد.
در مقایسه با نشانه های سنتی مانند BertTokenizerFast، FlashTokenizer به پیشرفت 8 تا 15 برابر سرعت قابل توجه دست می یابد ، و به طور قابل توجهی زمان پردازش استنباط را کاهش می دهد.
ویژگی های کلیدی
- ⚡ سرعت استثنایی: سرعت توکن سازی 8-15 برابر سریعتر از روشهای سنتی است.
- 🛠 C ++ با کارایی بالا: اجرای C ++ کارآمد و سطح پایین ، سربار CPU را تا حد زیادی کاهش می دهد.
- 🔄 پردازش موازی با OpenMP: از پردازنده های چند هسته ای برای اجرای موازی استفاده می کند.
- 📦 نصب آسان: به سرعت از طریق PIP نصب و استفاده کنید.
- 💻 سازگاری متقابل پلتفرم: یکپارچه از ویندوز ، مکوس و اوبونتو پشتیبانی می کند.
نحوه استفاده
نصب FlashTokenizer ساده و سریع با استفاده از PIP است:
pip install flash-tokenizer
برای دستورالعمل های دقیق استفاده و کد مثال ، لطفاً به مخزن رسمی GitHub ما مراجعه کنید: GitHub FlashTokenizer.
موارد استفاده
- کارهای مکرر پردازش متن برای استنباط مدل زبان بزرگ.
- برنامه های کاربردی در زمان واقعی که نیاز به عملکرد استنتاج با سرعت بالا دارند.
- اجرای استنتاج LLM در محیط های CPU برای کاهش هزینه های سخت افزاری.
Flashtokenizer را تجربه کنید
برای نشان دادن عملکرد FlashTokenizer به وضوح ، ما یک فیلم تظاهرات ایجاد کرده ایم. برای دیدن آن در عمل ، روی پیوند زیر کلیک کنید:
▶ ️ ویدیوی نسخه ی نمایشی Flashtokenizer: https://www.youtube.com/watch؟v=a_stiaxes0
لوب : https://github.com/nlpoptimize/flash-tokenizer
ما از همه استقبال می کنیم تا آن را امتحان کنند ، بازخورد ارائه دهند و به پیشرفت مداوم آن کمک کنند.
امروز به FlashTokenizer امتحان کنید و استنتاج مدل زبان خود را تسریع کنید!
