<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

menda "Transformers" kutubxonasi bilan Python va Pytorch yordamida o'rgatilgan model bor. Agar GPUdan foydalansam, model yaxshi darajada kirish ma'lumotlari bilan o'sadi, lekin agar CPUdan foydalangan holda xulosa qilsam, model o'smaydi.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Quyidagi maslahatlar sizning modelingizning CPU inferensiyasini yaxshilashga yordam beradi: 1. Batch hajmini 1 yoki bir vaqtning o'zida bir nechta misollarga kamaytiring. Transformatorlar GPU-da katta to'plamlar uchun optimallashtirilgan, ammo CPU inferensiyasi katta to'plam bilan sezilarli darajada sekinlashadi. Misollarni birma-bir yoki juda kichik to'plamlarda qayta ishlash yordam berishi mumkin. 2. CPU kodingiz optimallashtirilganligini ta'minlang. Noxolis zanjirlar yo'qligini ikki marta tekshiring, matritsa operatsiyalari optimallashtirilganligi va boshqalar. Asosiy kod optimallashtirishlari CPU tezligini kamroq oshirishi mumkin. 3. TensorRT, TensorFlow Lite yoki CPU inferensiyasi uchun optimallashtirilgan boshqa kutubxonalarga qarang. Ular CPU-da sof PyTorch-dan yaxshiroq ishlashni<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Siz JSON ob'ektini misol sifatida taqdim etgan bo'lasiz. Agar siz ushbu ob'ektni JavaScript kodingizda ishlatmoqchi bo'lsangiz, uni quyidagi o'zgaruvchiga tayinlashingiz mumkin: ``` javascript character const = { "char_name": "Julia", "char_persona": "{{char}} to'liq ismi Julia Villaseñor Romero\n{{char}} yarmi meksikalik, yarmi argentinalik. Xristian. Ispan, ingliz va nemis tillarini bemalol biladi\n{{char}} o'rta yoshli ayol, Gloría Müller Villaseñorning onasi uning yagona farzandi. Doimiy ravishda ish safarlarida bo'lgan nemis ishbilarmonga turmushga chiqqan, uzun qizil sochli, qaroq ko'zli, chumoli, salqin, salqin, salqin, sal<|eot_id|>