Optimum‑NVIDIA و قدرت جدید FP8
به‌عنوان یک بسته‌ی جدید در پایگاه هاب هگینگ فیس، Optimum‑NVIDIA به‌روش ساده‌ای امکان می‌دهد تا مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) بر روی سخت‌افزارهای NVIDIA به‌صورت میگول‌سرعتی اجرا شوند. با تغییر تنها یک خط کد، سرعت مدل‌های پیش‌فرض تا ۲۸ برابر افزایش می‌یابد و توان پردازش بر روی کارت‌های Ada Lovelace و Hopper به ۱٬۲۰۰ توکن در ثانیه و بالای آن برسد.
نحوه فعال‌سازی سریع در پروژه‌تان
یک خطوط کد کافی است تا کتابخانه‌ی Optimum را برای مدل موردنظر فعال کرده و از بهینه‌سازی‌های FP8 بهره بگیرید. مثال:
from optimum.nvidia import BitsAndBytesConfig config = BitsAndBytesConfig(fp8=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-name", device_map="auto", **config)مزایای عملی برای کسب‌وکار و پژوهشگران
با بهینه‌سازی سرعت، هزینه‌های سرورهای ابری کاهش می‌یابد و تجربه‌ی کاربری به‌صورت واقعی‌تر می‌شود. به‌عنوان مثال، در پروژه‌های پرسش و پاسخ یا ایجاد محتوای خودکار می‌توان زمان پاسخگویی را از چند ثانیه به هزارم ثانیه کاهش داد.
- افزایش بهره‌وری در محیط کلاود
- کاهش مصرف انرژی و هزینه‌های عملیاتی
- پشتیبانی از فرمت FP8 برای روان‌سازی عملیات محاسباتی
- قابلیت اجرا بر روی GPUهای Ada Lovelace و Hopper
پرسش‌های پرتکرار
Optimum‑NVIDIA در مقایسه با کتابخانه‌های دیگر چه ویژگی‌های منحصر به فردی دارد؟
Optimum‑NVIDIA به‌سادگی یک خط کد می‌تواند به‌کارگیری هسته‌های FP8 را برای مدل‌های بزرگ زبانی فراهم کند؛ در نتیجه سرعت ۲۸ برابر بالاتر و مصرف انرژی کمتر نسبت به روش‌های معمول حاصل می‌شود.
آیا استفاده از Optimum‑NVIDIA محدود به کارت‌های خاصی است؟
این کتابخانه برای GPUهای NVIDIA که از معماری Ada Lovelace و Hopper پشتیبانی می‌کنند بهینه‌سازی کرده است؛ در حالی که کارت‌های پیشین یا دیگر تولیدکنندگان نطبق نخواهد بود.
