Uruchamiaj swoje skrypty
Agent tworzy i uruchamia Twoje skrypty konwersji, a następnie wyświetla wynik.
Produkt
Agent kwantyzacji modeli AI na Windows
01
ModelTrim to autonomiczny agent, który pomaga Ci pracować z modelami sieci neuronowymi w Twoich własnych projektach. Uruchamia Twoje skrypty i pokazuje ich rzeczywiste wyniki bezpośrednio na Twoim systemie.
Zarządzaj plikami
Odczytuje, zapisuje i edytuje Twoje pliki Pythona oraz dzienniki w folderze czatu.
Sprawdzaj wyniki
Uruchamia Twoje polecenia ewaluacji i pokazuje rzeczywisty kod powrotu oraz wynik.
Funkcje dla Twojego przepływu pracy
- Plikiodczyt, zapis, edycja, usunięcie i wyszukiwanie plików bezpośrednio w folderze roboczym.
- Shelluruchamianie poleceń terminala i widok rzeczywistego kodu powrotu oraz wyniku.
- Siećwyszukiwanie w internecie lub pobieranie stron dokumentacji Twojej biblioteki.
- Zrzuty ekranu i obrazyużycie OCR na zrzutach ekranu lub generowanie plików graficznych.
- Orkiestracjauruchamianie równoległych pod-agentów lub przekazywanie trudnych kroków do większych modeli.
- Tryby zatwierdzaniaużyj Auto-run, Ask first lub Plan only dla pełnej kontroli.
- Cronzaplanuj prompty do automatycznego uruchamiania w określonym harmonogramie.
- Modelepołączenie z dostawcą chmurowym lub lokalnym modelem na Twoim komputerze.
Jak agent pomaga
Agent nie kwantyzuje modelu samodzielnie; pracę wykonuje Twój skrypt lub biblioteka.
Stwórz skrypt do oszacowania rozmiaru wag przy różnych liczbach bitów.
- write_file
size_estimate.pyzapisany - edit_file
size_estimate.pyedytowany - Shell
python size_estimate.pyexit 0 - read_file
size_estimate.pyodczytany - Shell
python size_estimate.pyexit 0
oczekiwanie na Twoją zgodę przed wykonaniem kolejnego krokuOdrzućAkceptuj
Przewodniki krok po kroku
Szacuj rozmiar modelu
Pytasz agenta o oszacowanie rozmiaru wag fikcyjnego modelu przy 32, 16, 8 i 4 bitach. Agent używa write_file do stworzenia skryptu z prostymi operacjami arytmetycznymi. Uruchamia go. Przeglądasz skrypt w trybie Ask first przed zaakceptowaniem zmian. Pruning i distylacja to osobne techniki, które można łączyć z kwantyzacją. Musisz zmierzyć jakość przed wybraniem ścieżki kompresji dla swojego modelu. Porównanie pruningu z bardzo niską kwantyzacją pomaga Ci zdecydować najlepszą ścieżkę kompresji. Ten proces demonstruje techniki kwantyzacji modeli AI dla Twojego zespołu. Kompresja modeli deep learning wiąże się z pewną utratą jakości na rzecz mniejszego pliku.
Uruchom skrypt konwersji
Agent pisze Twój skrypt ewaluacji za pomocą write_file, a tryb Ask first pokazuje różnice (diff), abyś mógł przejrzeć zmiany przed ich zaakceptowaniem. Shell uruchamia go. Widzisz rzeczywisty wynik i kod powrotu w czacie. Gwarantuje to, że kontrolujesz proces ewaluacji na swoim własnym systemie. Gdy potrzebujesz wskazówek dotyczących kwantyzacji, agent pomaga Ci mierzyć jakość i szybkość. To podejście wspiera kompresję modeli deep learning, zachowując oryginalny plik modelu nienaruszonym. Akcje pojawiają się w czacie jako karty z ich wynikami. Możesz odczytać dzienniki za pomocą read_file i grep, aby zweryfikować dane.
Czego ModelTrim nie robi
ModelTrim to nie usługa hostowana ani wtyczka; jest przeznaczony wyłącznie do Twoich własnych plików, komputera i serwerów, z których masz uprawnienia do korzystania. Nie kwantyzuje modelu samodzielnie – robi to Twój skrypt konwersji. Nie narzuca zakresu, więc pracujesz tylko na swoich modelach i systemach, co jest powodem, dla którego możesz pytać, jaki jest najlepszy model do dostrajania (fine-tuning) z kwantyzacją.
