কিভাবে Huggingface মডেল অফলাইনে ব্যবহার করবেন

বিশ্ব ক্রমবর্ধমান ডিজিটাল হয়ে উঠলে, উচ্চ-মানের সামগ্রীর চাহিদা কখনও বেশি ছিল না। সৌভাগ্যবশত, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর অগ্রগতি শক্তিশালী AI-চালিত লেখার সরঞ্জামের জন্ম দিয়েছে, যেমন Hugging Face দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। কিন্তু আপনি যদি এই মডেলগুলি অফলাইনে ব্যবহার করতে চান? ভয় পাবেন না, যেহেতু আমরা ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই কিভাবে Hugging Face মডেলগুলিকে কাজে লাগাতে পারি তা অন্বেষণ করব৷

Hugging Face-এর অত্যাধুনিক ভাষার মডেলগুলিতে অফলাইন অ্যাক্সেস সম্ভাবনার একটি বিশ্ব উন্মুক্ত করে৷ আপনি দূরবর্তী অবস্থানে কাজ করছেন, অবিশ্বস্ত ইন্টারনেট সংযোগের সাথে কাজ করছেন, বা কেবল ডেটা গোপনীয়তাকে অগ্রাধিকার দিচ্ছেন, স্থানীয়ভাবে এই মডেলগুলি চালানোর ক্ষমতা একটি গেম-চেঞ্জার হতে পারে। কিভাবে Hugging Face মডেলগুলি অফলাইনে স্থাপন করতে হয় তা বোঝার মাধ্যমে, আপনি আপনার সামগ্রী তৈরির প্রক্রিয়ায় দক্ষতা, নমনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণের নতুন স্তরগুলি আনলক করতে পারেন৷

এই ব্লগ পোস্টে, আমরা অফলাইনে আলিঙ্গন ফেস মডেলের শক্তিকে কাজে লাগানোর জন্য আপনি যে ব্যবহারিক পদক্ষেপগুলি নিতে পারেন সেগুলিতে ডুব দেব৷ মডেল স্থাপন থেকে আপনার বিদ্যমান কর্মপ্রবাহের সাথে নিরবচ্ছিন্ন একীকরণ পর্যন্ত, আপনি শিখবেন কীভাবে এই উন্নত NLP সরঞ্জামগুলির সম্ভাবনাকে সর্বাধিক করা যায়, এমনকি যখন একটি ইন্টারনেট সংযোগ সহজেই উপলব্ধ না হয়। আপনার বিষয়বস্তু তৈরির খেলাকে উন্নত করার জন্য প্রস্তুত হন এবং ডিজিটাল মার্কেটিং এবং যোগাযোগের চির-বিকশিত বিশ্বে বক্ররেখা থেকে এগিয়ে থাকুন।

কেন আপনি অফলাইনে Huggingface মডেল ব্যবহার করতে চান?

আপনি ভাবতে পারেন কেন কেউ AI মডেলগুলি অফলাইনে চালাতে বিরক্ত করবে। কিন্তু আমাকে বিশ্বাস করুন, আপনার আলিঙ্গন মুখের মডেলগুলিকে গ্রিড থেকে সরিয়ে নেওয়ার কিছু গুরুতর বাধ্যতামূলক কারণ রয়েছে।

আশ্চর্যজনক ওয়েবসাইট তৈরি করুন

সেরা বিনামূল্যে পৃষ্ঠা নির্মাতা Elementor সঙ্গে

এখুনি শুরু করুন

কেউ কেন আলিঙ্গন মুখের মডেলগুলি অফলাইনে ব্যবহার করতে চাইতে পারে তার একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা এখানে রয়েছে:

অফলাইনে আলিঙ্গন ফেস মডেলগুলি ব্যবহার করা বেশ কয়েকটি মূল সুবিধা প্রদান করে:

1. নির্ভরযোগ্যতা: ইন্টারনেট সংযোগ সমস্যা নিয়ে চিন্তা না করে নিরবচ্ছিন্নভাবে কাজ করুন।
2. গতি: দ্রুত মডেল অনুমানের জন্য নেটওয়ার্ক বিলম্বিতা দূর করুন।
3. গোপনীয়তা: অনলাইন প্রক্রিয়াকরণের সম্ভাব্য নিরাপত্তা ঝুঁকি এড়িয়ে সংবেদনশীল তথ্য স্থানীয় রাখুন।
4. খরচ-দক্ষতা: আপনার হার্ডওয়্যারে মডেল চালানোর মাধ্যমে ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যয় হ্রাস করুন।
5. বহনযোগ্যতা: দূরবর্তী অবস্থানে বা সীমিত ইন্টারনেট অ্যাক্সেস সহ এলাকায় উন্নত AI ক্ষমতা ব্যবহার করুন।
6. শেখা: তাদের সাথে সরাসরি কাজ করে মডেল আর্কিটেকচার এবং কার্যকারিতা সম্পর্কে গভীর জ্ঞান অর্জন করুন।
7. কাস্টমাইজেশন: আপনার স্থানীয় অ্যাক্সেস থাকলে নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও সহজে সূক্ষ্ম সুর করুন এবং মডেলগুলিকে মানিয়ে নিন।

আসুন ডুবে যাই এবং যেকোন সময় এবং যেকোন জায়গায় কিভাবে Hugging Face মডেলের পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে হয় তা অন্বেষণ করি।

কিভাবে Huggingface মডেল অফলাইন ব্যবহার করবেন?

ওপেন সোর্স AI-এর জন্য Huggingface একটি Github বা অ্যাপ স্টোরের মতো। এখানে, আপনি এই ওয়েবসাইট থেকে অনেকগুলি ওপেন সোর্স এলএলএম ব্রাউজ করতে, ডাউনলোড করতে এবং ব্যবহার করতে পারেন। তাছাড়া, ChatGPT এর মতোই তাদের রয়েছে Hugging Chat। এই চ্যাটবট আপনাকে একটি মডেল বাছাই করতে দেয় যা আপনি ব্যবহার করতে চান এবং পরে আপনি এটির সাথে কথোপকথন করতে পারেন যেমন আপনি অন্য কোনো মাল্টি-মডেল AI সহকারীর সাথে করবেন।

এই মডেলগুলি সম্পূর্ণ বিনামূল্যে, প্রতিদিন অফলাইনে ব্যবহার করা কতটা দুর্দান্ত হবে? এর এই কাজ করা যাক.

এলএম স্টুডিও

এলএম স্টুডিও যেভাবে আমরা স্থানীয়ভাবে এআই মডেলগুলি ব্যবহার করি তাতে বিপ্লব ঘটছে। উইন্ডোজ, ম্যাক (অ্যাপল সিলিকন) এবং লিনাক্স (বিটা) এর জন্য উপলব্ধ এই বহুমুখী অ্যাপটি ব্যবহারকারীদেরকে সহজে অফলাইনে আলিঙ্গন মুখ মডেলগুলি ডাউনলোড এবং চালানোর ক্ষমতা দেয়৷

এলএম স্টুডিওর মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে:

1. স্থানীয় মডেল ইন্টারঅ্যাকশন: আপনার পছন্দের ভাষা মডেল (LLM) ডাউনলোড করুন এবং আপনি যে কোনও চ্যাট-ভিত্তিক এআই সহকারীর মতো এটির সাথে যুক্ত হন। কর্মক্ষমতা, এবং আউটপুট বিন্যাস কাস্টমাইজ করুন এবং বিভিন্ন বিল্ট-ইন সিস্টেম প্রম্পট এবং বিকল্পগুলির মাধ্যমে পরীক্ষামূলক বৈশিষ্ট্যগুলি অন্বেষণ করুন৷
2. ওপেনএআই এপিআই এমুলেশন: এখানেই এলএম স্টুডিও সত্যিই উজ্জ্বল। আপনার ডাউনলোড করা Hugging Face মডেলটি লোড করুন, এবং LM Studio বুদ্ধিমত্তার সাথে একটি স্থানীয় API প্রক্সিকে এটির চারপাশে মোড়ানো, OpenAI API-এর অনুকরণ করে। এই সামঞ্জস্য একটি গেম-চেঞ্জার, কারণ এটি অসংখ্য SDK এবং জনপ্রিয় এডিটর এবং IDE এক্সটেনশনগুলির সাথে বিরামহীন একীকরণের অনুমতি দেয় যা ইতিমধ্যেই OpenAI সমর্থন করে।

ওয়ার্কস্টেশন হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা

অফলাইন হাগিং ফেস মডেলের সম্ভাব্যতা সত্যিকার অর্থে আনলক করতে, আপনার কিছু শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন হবে। যদিও যেকোনো আধুনিক কম্পিউটার মৌলিক কাজগুলি পরিচালনা করতে পারে, সর্বোত্তম কর্মক্ষমতার জন্য আরও শক্তিশালী চশমা প্রয়োজন:

অ্যাপল ব্যবহারকারীদের জন্য:

• M2/M3 ম্যাক্স বা আল্ট্রা প্রসেসর
• উচ্চ শেষ কনফিগারেশন
• 50+ GB RAM (M2 SoC তে GPU এর সাথে শেয়ার করা হয়েছে)
• উন্নত কর্মক্ষমতা জন্য ধাতু সমর্থন

উইন্ডোজ ব্যবহারকারীদের জন্য:

• আরো কোর CPU
• যথেষ্ট RAM
• পর্যাপ্ত VRAM সহ RTX 30 বা 40 সিরিজের GPU

আপনার যদি শীর্ষ-স্তরের সিস্টেমের অভাব থাকে তবে চিন্তা করবেন না। অনেক RAM এবং VRAM-বন্ধুত্বপূর্ণ বিকল্প বিদ্যমান, এমনকি সর্বশেষ মডেলগুলির মধ্যেও। আপনি মডেল ব্রাউজ এবং ডাউনলোড করার সময় এলএম স্টুডিও সহায়কভাবে আপনার সিস্টেমের ক্ষমতা অনুমান করে।

সাধারণত, বড় মডেল ফাইল এবং উচ্চতর সংস্থান প্রয়োজনীয়তা উন্নত আউটপুট মানের সাথে সম্পর্কযুক্ত। যদিও আপনার সিস্টেমকে তার নিখুঁত সীমাতে ঠেলে না দেওয়াই ভাল, আপনার হার্ডওয়্যারের ক্ষমতার মধ্যে উচ্চ লক্ষ্য রাখতে ভয় পাবেন না।

মনে রাখবেন: সর্বোত্তম অফলাইন আলিঙ্গন মুখের অভিজ্ঞতার জন্য আপনার সিস্টেমের সংস্থানগুলির সাথে মডেলের কার্যক্ষমতার ভারসাম্য বজায় রাখাই লক্ষ্য।

অফলাইন ব্যবহারের জন্য প্রস্তাবিত মডেল

হাগিং ফেস মডেলগুলি অফলাইনে চালানোর সময়, সঠিক মডেল নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ ব্যাপক পরীক্ষার মাধ্যমে, আমি সাধারণ চ্যাট এবং কোডিং উভয় কাজের জন্য ধারাবাহিকভাবে চিত্তাকর্ষক ফলাফল প্রদান করার জন্য নিম্নলিখিত মডেলগুলি খুঁজে পেয়েছি:

1. Mixtral-8x7B
2. কোডলামা-7বি
3. OpenHermes-2.5-Mistral-7B

এই মডেলগুলির প্রত্যেকটি কর্মক্ষমতা এবং সম্পদ ব্যবহারের একটি অনন্য ভারসাম্য অফার করে, যা তাদের অফলাইন স্থাপনার জন্য চমৎকার পছন্দ করে।

আরও এগিয়ে যাওয়ার আগে, এই মডেলগুলি নিজেই মূল্যায়ন করা অপরিহার্য:

1. এলএম স্টুডিওতে প্রতিটি মডেল ডাউনলোড করুন
2. মডেলের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে AI চ্যাট ট্যাব ব্যবহার করুন
3. বিভিন্ন কাজে এর কার্যকারিতা পরীক্ষা করুন, বিশেষ করে কোডিং যদি এটি আপনার ফোকাস হয়
4. আউটপুটগুলির গুণমান এবং সেগুলি আপনার প্রয়োজনের সাথে কতটা সারিবদ্ধ তা মূল্যায়ন করুন

মনে রাখবেন, আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং হার্ডওয়্যার ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে আপনার অভিজ্ঞতা ভিন্ন হতে পারে। আপনার প্রয়োজনীয়তা সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল খুঁজে পেতে সময় নিন। এই সাবধানী নির্বাচন প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করবে যে আপনার কাছে ইন্টিগ্রেশন এবং আরও উন্নত ব্যবহারে যাওয়ার আগে আপনার প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে কার্যকর অফলাইন আলিঙ্গন ফেস মডেল রয়েছে।

এলএম স্টুডিওতে স্থানীয় সার্ভার

আপনার অফলাইন আলিঙ্গন মুখ মডেল সার্ভার চালু করা খুব সহজবোধ্য:

1. LM স্টুডিও খুলুন
2. আপনার ডাউনলোড করা মডেলগুলির মধ্যে একটি নির্বাচন করুন৷
3. স্টার্ট সার্ভার বোতামে ক্লিক করুন

তাই তো! ডিফল্ট সেটিংস সাধারণত বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর জন্য উপযুক্ত। যাইহোক, আপনি যদি আপনার অভিজ্ঞতাকে সূক্ষ্ম সুর করতে চান, তাহলে আপনার নির্দিষ্ট চাহিদা বা পছন্দের সাথে মেলে বিকল্পগুলিকে বিনা দ্বিধায় সামঞ্জস্য করুন।

Continue Extension ব্যবহার করে

চালু হওয়া VS কোড স্টুডিও থেকে, এক্সটেনশন ভিউতে নেভিগেট করুন। অনুসন্ধান বারে, "চালিয়ে যান" টাইপ করুন। সঠিক এক্সটেনশন খুঁজুন, এবং এটি ইনস্টল করুন.

এখন আমাদের এক্সটেনশনের JSON কনফিগারেশন পরিবর্তন করতে হবে। এটি এলএম স্টুডিও সমর্থন যোগ করবে।

{
  "title": "Mixtral",
  "provider": "lmstudio",
  "model": "mixtral-8x7b"
}

এখন, এটি সংরক্ষণ করুন।

পরবর্তী, আপনাকে ভিএস কোডের পরিবর্তে এই স্থানীয় মডেলটি ব্যবহার করতে হবে।

অফলাইন বনাম অনলাইন মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন

এখন যেহেতু আমরা আমাদের অফলাইন হাগিং ফেস মডেল সেট আপ করেছি, এটি সত্যের মুহুর্তের জন্য সময়। এর অনলাইন প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে এটি পরীক্ষা করা যাক!

আমার বিস্তৃত ট্রায়ালগুলিতে, ফলাফলগুলি চোখ খোলা হয়েছে:

• কর্মক্ষমতা: অফলাইন মডেল প্রায়ই মেলে, এবং কিছু ক্ষেত্রে, এমনকি এর অনলাইন সমতুল্যকেও ছাড়িয়ে যায়।
• গতি: নেটওয়ার্ক লেটেন্সি ছাড়া, প্রতিক্রিয়া বিদ্যুত-দ্রুত হতে পারে।
• সামঞ্জস্যতা: সার্ভার লোড বা সংযোগ সমস্যার কারণে আর কোন পরিবর্তনশীলতা নেই।

যদিও আপনার অভিজ্ঞতা আপনার নির্বাচিত মডেল এবং হার্ডওয়্যারের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে, আপনি যদি নিজেকে অফলাইন সংস্করণ পছন্দ করেন তবে অবাক হবেন না। স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ শক্তি এবং সূক্ষ্ম-টিউনড মডেলের সমন্বয় চিত্তাকর্ষক ফলাফল প্রদান করতে পারে।

এখানে পার্থক্য দেখুন.

উভয় পন্থা বেশ কাছাকাছি ছিল. যদিও কোনটিই ইমেজ ক্যারোজেলে পরিণত হয়নি, আমি সফলভাবে একটি ছবি আপলোড করেছি এবং এটি উভয় উদাহরণেই রেন্ডার হয়েছে। আরও দ্রুত সামঞ্জস্যের সাথে, আমি বিশ্বাস করি যে আমি আরও ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারি

আমি এলএম স্টুডিও এবং মিক্সট্রালের দিকে ঝুঁকছি কারণ টেরাফর্ম আরও সম্পূর্ণ এবং কোনও সিনট্যাক্স ত্রুটি নেই। যাইহোক, CoPilot-এর একটি ছোটখাটো সমস্যা আছে: কী ভল্ট ঘোষণায় sku_name অনুপস্থিত, যা সহজেই ঠিক করা যায়।

আপ মোড়ানো

মনে রাখবেন, AI এর ক্ষেত্র দ্রুত বিকশিত হচ্ছে। আলিঙ্গন মুখের মডেলগুলির অফলাইন স্থাপনায় দক্ষতা অর্জন করে, আপনি কেবল গতি বজায় রাখছেন না – আপনি বক্ররেখা থেকে এগিয়ে আছেন। আপনি একজন বিকাশকারী, গবেষক বা AI উত্সাহী হোন না কেন, এই দক্ষতা আপনাকে স্থানীয় AI প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে যা সম্ভব তার সীমানা ঠেলে দেওয়ার ক্ষমতা দেয়৷

সুতরাং, নিমজ্জন নিতে. বিভিন্ন মডেলের সাথে পরীক্ষা করুন, আপনার সেটআপটি সুন্দর করুন এবং এই অফলাইন পাওয়ারহাউসগুলিকে আপনার ওয়ার্কফ্লোতে একীভূত করুন৷ আপনি হয়তো খুঁজে পেতে পারেন যে এআই বিকাশের ভবিষ্যত আপনার স্থানীয় মেশিনে রয়েছে, প্রকাশের অপেক্ষায়।