La génération de l'IA a changé la façon dont nous interagissons avec la technologie, mais son utilisation généralisée présente des défis en termes de protection de la vie privée, de gouvernance et d'efficacité des ressources. Dans cet article, nous examinons comment les petits modèles de langage (SLM) offrent une alternative plus contrôlée et plus efficace aux grands modèles de langage (LLM) et comment la quantification des modèles peut encore améliorer leurs performances.
Qu'est-ce qu'un SLM ?
Les petits modèles de langage (SLM) sont des modèles de langage formés avec une architecture similaire aux LLM mais avec un nombre de paramètres beaucoup plus petit pour le traitement du langage naturel, la compréhension et la génération de contenu.
Tels sont les avantages des variétés :
- Faible consommation de ressources (RAM/CPU/GPU)Ils nécessitent moins de puissance de traitement, ce qui facilite leur mise en œuvre sur du matériel plus abordable.
- Un meilleur contrôlepeut être utilisé à la fois dans des environnements locaux et privés.
- garantit une sécurité et une gouvernance accrues.
- Augmentation de la vitesse de déductionLes réponses sont générées plus rapidement et plus efficacement car il y a moins de paramètres.
Exemples de SLM connus :
- Mistral 7B
- Phi-2 de Microsoft (~2,7 milliards de paramètres)
- TinyLLaMA
- Gemma 2B de Google
Quantification des modèles : réduction des effectifs sans précision de la mortalité
L'un des principaux obstacles à l'entraînement des modèles d'IA est leur taille et la puissance de traitement requise. La quantification joue ici un rôle clé. Cette technique permet de réduire la taille du modèle en convertissant les poids de haute précision (FP32, FP16) en poids de faible précision (INT8, INT4) sans affecter de manière significative les performances du modèle. Les avantages sont les suivants :
- Réduction de l'utilisation de la mémoirePermet de stocker et de gérer des modèles sur des appareils à capacité limitée.
- Efficacité accrue du GPU/CPU : Réduit la charge du processeur en accélérant les opérations mathématiques.
- Inférence accélérée : Les modèles peuvent réagir plus rapidement, ce qui réduit la précision des calculs.
Comparaison entre SLM et LLM
Si la LLM s'est avérée être un outil puissant, la SLM offre des avantages importants dans les situations où l'efficacité et la protection de la vie privée sont primordiales. Nous comparons ci-dessous les deux approches :

Génération augmentée de récupération (RAG)
La technique Retrieval Augmented Generation (RAG) est utilisée pour améliorer la précision et la contextualisation des modèles. Cette méthode maximise les réponses en obtenant des informations à partir de sources supplémentaires et améliore le contexte avant la génération du texte. Sa structure est la suivante
- Chunkingfragmentation des données en parties gérables.
- Encastrements de documents: conversion d'un texte en un tableau numérique.
- Base de données vectorielles (VectorDB): )est une base de données qui stocke et extrait des données pertinentes.
- Recherche d'informationsLorsqu'il est confronté à une requête, il localise les éléments d'information les plus pertinents.
- Générer des réponsesla synthèse d'informations contextualisées afin d'améliorer les résultats du modèle.
Mise en œuvre de SLMs + RAG : un modèle efficace et sécurisé
La combinaison des SLM et de la stratégie RAG permet de créer des systèmes d'IA générative hautement efficaces et contrôlables. Grâce à cette architecture, les organisations peuvent utiliser des modèles optimisés qui garantissent une plus grande confidentialité tout en utilisant moins de ressources.
Principaux avantages :
- Utilisation optimisée des donnéesL'inclusion de la recherche d'informations permet d'obtenir des réponses plus précises et mieux informées.
- Contrôle total du modèle : évite le recours à des services tiers et permet de personnaliser le comportement de l'IA.
- Exécution dans des environnements restreints : En raison de leur caractère quantifiable et de leur taille réduite, les SLM peuvent être déployés sur des dispositifs périphériques ou des serveurs locaux.
Architecture de base avec modèle quantifié, LangChain, RAG et FastAPI
L'architecture suivante peut être utilisée pour créer un environnement SML efficace :
- Chargement du modèle quantifié : un modèle préalablement quantifié dans INT8 ou INT4 est utilisé pour optimiser ses performances.
- LangChain pour la gestion des invitesLangChain : LangChain permet de structurer et d'étendre les requêtes du modèle.
- Utilisation de RAG pour une meilleure récupérationa : utilise des bases de données vectorielles pour améliorer le contexte des réponses.
- API REST avec FastAPI : ce modèle explique comment utiliser une API pour faciliter l'intégration avec d'autres applications.
Exemple de code :
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
torche d'importation
# Modèle quantifié de la charge
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model-quantified")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-quantified", torch_dtype=torch.int8)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
# Base de données des vecteurs de charge pour RAG
embeddings = HuggingFaceEmbeddings("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
db = FAISS.load_local("ruta_vector_db", embeddings)
retriever = db.as_retriever()
qa_chain = RetrievalQA(llm=llm, retriever=retriever)
app = FastAPI()
@app.post("/generate")
def generate_response(prompt : str, max_length : int = 100) :
essayer :
response = qa_chain.run(prompt)
return {"answer" : answer}
sauf Exception comme e :
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
si __name__ == "__main__" :
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0.0″, port=8000)
Explication
Chargement du modèle quantifié
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model-quantified")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-quantified", torch_dtype=torch.int8)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
- AutoTokenizer.from_pretrained("model-quantified") : Charge le tokeniser du modèle quantifié.
- AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-quantified", torch_dtype=torch.int8) : Charge le modèle quantifié en précision int8, ce qui réduit l'utilisation de la mémoire et accélère l'inférence.
- pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) : Crée un pipeline de génération de texte basé sur le modèle quantifié.
- HuggingFacePipeline(pipeline=pipe) : Intégrer le pipeline dans LangChain pour une utilisation ultérieure dans l'architecture RAG.
2. Configuration RAG (Retrieval-Augmented Generation) :
embeddings = HuggingFaceEmbeddings("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
db = FAISS.load_local("ruta_vector_db", embeddings)
retriever = db.as_retriever()
qa_chain = RetrievalQA(llm=llm, retriever=retriever)
- HuggingFaceEmbeddings("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") : Utilise un modèle d'intégration (MiniLM-L6-v2) pour convertir le texte en représentations vectorielles.
- FAISS.load_local("path_vector_db", embeddings) : Charge une base de données vectorielles FAISS avec les encastrements précédemment générés.
- db.as_retriever() : Il transforme la base de données en un moteur de recherche permettant d'extraire des informations pertinentes.
- RetrievalQA(llm=llm, retriever=retriever)Combine la modélisation quantifiée du langage avec la recherche d'informations pour améliorer la génération de réponses.
3. Création de l'API avec FastAPI :
app = FastAPI()
@app.post("/generate")
def generate_response(prompt : str, max_length : int = 100) :
essayer :
response = qa_chain.run(prompt)
return {"answer" : answer}
sauf Exception comme e :
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
- FastAPI() : Créer une API REST pour exposer le modèle et la fonctionnalité RAG..
- @app.post("/generate") : Définit un point de terminaison /generate qui accepte les requêtes POST avec une invite de saisie.
- qa_chain.run(prompt) : Il utilise une combinaison de recherche d'informations (RAG) et de génération de texte pour répondre.
- Gestion des exceptions : En cas d'erreur, un code HTTP 500 est renvoyé avec le message d'erreur.
4. Exécution du serveur :
si __name__ == "__main__" :
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0.0″, port=8000)
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
: démarre le serveur sur le port 8000, ce qui permet d'accéder à l'API.
Conclusion
Les entreprises et les développeurs peuvent désormais adopter des modèles plus légers, plus rapides et plus privés grâce aux SLM (Small Language Models)une avancée majeure dans l'évolution de l'IA générative. Les quantification des modèles -qui réduit considérablement la taille et les besoins de calcul sans compromettre les performances de base - permet à ces modèles d'être exécutés dans des environnements sur place ou sur des appareils aux ressources limitées, tout en conservant un contrôle total sur les données et les processus.
Cette approche est complétée par l'architecture basée sur RAG (Retrieval-Augmented Generation)avec des outils tels que FastAPI et LangChainCes stratégies permettent de déployer des solutions d'IA qui sont gouvernables, contrôlables et adaptées à des besoins spécifiques. Ces stratégies permettent de génération d'IA entièrement contrôléece qui en fait un choix réaliste et efficace pour les secteurs exigeants tels que l'analyse de données, la recherche scientifique ou le service à la clientèle.
La combinaison de SLM quantifiés, d'une architecture modulaire et d'un déploiement autonome représente l'un des moyens les plus sûrs et les plus efficaces d'intégrer l'IA générative dans votre organisation.
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