Ресурсы для RAG и LLM:
Локальное оборудование:
Подходит для небольших систем.
Минимальная конфигурация:
CPU: 8 ядер (Intel i7, AMD Ryzen 7).
GPU: NVIDIA RTX 3090 или выше (24 ГБ VRAM).
RAM: 32–64 ГБ.
Пример: использование Faiss для локального поиска.
Облачные платформы:
Подходит для масштабируемых и высоконагруженных систем.
Популярные платформы:
Google Cloud (Vertex AI): Поддержка TPU и интеграция с Hugging Face.
AWS (SageMaker): Обширные инструменты для машинного обучения.
Microsoft Azure AI: Простая интеграция с OpenAI API.
Преимущество: возможность динамического масштабирования ресурсов.
Оптимизация ресурсов:
Используйте предварительно обученные модели, чтобы сократить вычислительные затраты. Для поиска в базе данных (Faiss, Pinecone) достаточно CPU, но генерация на LLM требует GPU.
Рекомендации:
Для разработки: Google Colab (бесплатно, но с ограничением на время работы GPU).
Для продакшена: аренда GPU в облаке (например, A100 в Google Cloud).
Взаимосвязь между компонентами:
LLM: Отвечает за генерацию текста на основе найденных данных. Интегрируется с LangChain или Haystack для создания RAG-цепочек.
RAG: Управляет процессом поиска релевантной информации. Обеспечивает контекст для LLM.
Оборудование: Гарантирует стабильную работу всей системы, особенно при больших объемах запросов.