Voer je scripts uit
De agent maakt en voert je conversiescripts uit, en toont vervolgens de uitvoer.
Product
quantisatie-agent voor neurale netwerken voor Windows
01
ModelTrim is een autonome agent die je helpt taken uit te voeren met een gekwantiseerd neurale-netwerkmodel in je eigen projecten. Het voert je scripts uit en toont de echte resultaten direct op je systeem.
Beheer bestanden
Het leest, schrijft en bewerkt je Python-bestanden en logs in de chatmap.
Controleer resultaten
Het voert je evaluatiecommando's uit en toont de echte exitcode en uitvoer.
Functies voor je workflow
- Bestandenlees, schrijf, bewerk, verwijder en zoek bestanden direct in je werkmap.
- Shellvoer terminalcommando's uit en zie de echte exitcode en uitvoer.
- Webzoek op het web of haal documentatiepagina's op voor je bibliotheek.
- Screenshots en afbeeldingengebruik OCR op screenshots of genereer afbeeldingsbestanden.
- Orkestratievoer parallelle sub-agents uit of stuur harde stappen naar grotere modellen.
- Goedkeuringsmodigebruik Auto-run, Ask first of Plan only voor je controle.
- Cronplan prompts om automatisch op een specifieke tijd uit te voeren.
- Modellenmaak verbinding met een cloudprovider of een lokaal model op je pc.
Hoe de agent helpt
De agent kwantiseert zelf geen model; dat doet je script of bibliotheek.
Maak een script om de gewichtsgrootte te schatten bij verschillende bitaantallen.
- write_file
size_estimate.pyopgeslagen - edit_file
size_estimate.pybewerkt - Shell
python size_estimate.pyexit 0 - read_file
size_estimate.pygelezen - Shell
python size_estimate.pyexit 0
wacht op jouw goedkeuring voordat de volgende stap wordt uitgevoerdAfwijzenAccepteren
Uitleg
Modelgrootte schatten
Je vraagt de agent om de gewichtsgrootte van een fictief model te schatten bij 32, 16, 8 en 4 bits. De agent gebruikt write_file om een script met eenvoudige rekenkunde te maken. Het wordt uitgevoerd. Je bekijkt het script in Ask first-modus voordat je de wijzigingen accepteert. Pruning en distillatie zijn aparte technieken die met kwantisatie gecombineerd kunnen worden. Je moet de kwaliteit meten voordat je een compressieweg kiest voor je model. Het verkennen van pruning versus zeer lage kwantisatie helpt je de beste compressieweg te bepalen. Dit proces illustreert kwantisatietechnieken voor neurale netwerken voor je team. Modelcompressie voor deep learning wisselt wat kwaliteit af voor een kleiner bestand.
Conversiescript uitvoeren
De agent schrijft je evaluatiescript met write_file en Ask first-modus toont het verschil, zodat je wijzigingen kunt controleren voordat je ze accepteert. Shell voert het uit. Je ziet de echte uitvoer en exitcode in de chat. Dit zorgt ervoor dat je het evaluatieproces op je eigen systeem controleert. Wanneer je begeleiding nodig hebt bij kwantisatie, helpt de agent je de kwaliteit en snelheid te meten. Deze aanpak ondersteunt modelcompressie voor deep learning door je originele modelbestand onaangetast te houden. Acties verschijnen in de chat als kaarten met hun resultaten. Je kunt de logs lezen met read_file en grep om de gegevens te verifiëren.
Wat ModelTrim niet doet
ModelTrim is geen gehoste service of plugin; het is bedoeld voor je eigen bestanden, pc en servers die je geautoriseerd bent te gebruiken. Het kwantiseert zelf geen model, dat doet je conversiescript, en het afdwingt geen scope, dus je houdt je werk bij je eigen modellen en systemen. Daarom vraag je misschien wat het beste model is om te fine-tunen met kwantisatie.
