2.3.1 Настройка локального оборудования для RAG
Пример: Локальная система с использованием Faiss для быстрого поиска
Для небольших систем, работающих с ограниченным объемом данных, можно использовать локальный сервер с GPU.
Конфигурация оборудования:
CPU: Intel i7-12700K (12 ядер)
GPU: NVIDIA RTX 3090 (24 ГБ VRAM)
RAM: 64 ГБ
```python
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Векторизация текста
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
texts = ["Текст 1: Когнитивное программирование…", "Текст 2: Пример взаимодействия…"]
vectors = model.encode(texts)
# Настройка индекса Faiss
dimension = vectors.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(vectors)
# Поиск
query_vector = model.encode(["Как улучшить мышление команды?"])
distances, indices = index.search(query_vector, k=1)
print("Найденный текст:", texts[indices[0][0]])
```
Этот подход оптимален для тестирования и разработки на локальном оборудовании.
2.3.2 Использование Google Cloud для масштабируемого решения
Пример: Развертывание на Google Cloud с Vertex AI
Если требуется обрабатывать большой объем запросов, настройте облачное решение с поддержкой TPU для ускорения работы LLM.
Конфигурация облака:
Тип машин: `n1-standard-8` (8 vCPU, 30 ГБ RAM)
GPU: NVIDIA A100 (40 ГБ VRAM)
```bash
# Создание виртуальной машины с поддержкой GPU
gcloud compute instances create cognitive-rag \
–-machine-type=n1-standard-8 \
–-accelerator=type=nvidia-tesla-a100,count=1 \
–-image-family=common-cu110 \
–-image-project=deeplearning-platform-release \
–-boot-disk-size=100GB
```
После развертывания можно использовать Hugging Face для запуска LLM в облаке:
```python
from transformers import pipeline
# Загрузка модели
generator = pipeline("text-generation", model="gpt-neo-2.7B", device=0)
# Генерация текста
response = generator("Объясни принципы когнитивного программирования.", max_length=100)
print(response[0]["generated_text"])
```
2.3.3 Интеграция RAG и LLM на AWS SageMaker
Пример: Создание высоконагруженной системы на AWS
AWS SageMaker предоставляет инструменты для масштабируемой обработки данных и работы с LLM.
Шаги развертывания:
1. Создайте SageMaker Notebook Instance с GPU.
2. Используйте встроенные контейнеры для работы с языковыми моделями.
Пример настройки:
```python
import boto3
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel
# Настройка модели
huggingface_model = HuggingFaceModel(
model_data="s3://bucket-name/model.tar.gz",
role=get_execution_role(),
transformers_version="4.6",
pytorch_version="1.7",