Technologieaustausch

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Implementierung der Large Model Language (LLM) mithilfe hierarchischer Inferenz

Der Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) hat in letzter Zeit erhebliche Fortschritte gemacht, wobei Modelle wie LLaMa 3 70B die Grenzen dessen überschreiten, was bisher für möglich gehalten wurde. Allerdings stellt die schiere Größe dieser Modelle ihre Bereitstellung und praktische Nutzung vor große Herausforderungen, insbesondere auf ressourcenbeschränkten Geräten wie GPUs mit begrenztem Speicher.

Der Hauptgrund für den großen Speicherbedarf von LLM ist seine komplexe Architektur, die aus mehreren übereinander gestapelten Schichten besteht. Herkömmliche Modellbereitstellungsmethoden erfordern das Laden des gesamten Modells in den Speicher, was bei Modellen, die die verfügbare Speicherkapazität überschreiten, schnell undurchführbar wird. Diese Einschränkung behindert die weit verbreitete Einführung hochmoderner LLMs und beschränkt deren Verwendung auf spezielle Hardware-Setups oder cloudbasierte Umgebungen.

In diesem Blogbeitrag werde ich eine revolutionäre Technologie, Layered Inference, untersuchen, die das LLaMa 3 70B-Modell auf einer normalen 4-GB-GPU ausführen kann. Durch die Nutzung dieses Ansatzes können wir die Speicherbeschränkungen, die traditionell die Bereitstellung großer Sprachmodelle geplagt haben, effektiv umgehen und den Weg für deren breitere Zugänglichkeit und praktische Anwendungen ebnen.

Teile und herrsche: Hierarchisches Denken

Im Kern ist hierarchisches Denken eine „Teile-und-Herrsche“-Strategie, die ein monolithisches Modell in kleinere, besser handhabbare Komponenten zerlegt. Anstatt das gesamte Modell auf einmal in den Speicher zu laden, lädt diese Technik gegebenenfalls nur die erforderlichen Schichten in den GPU-Speicher. Nachdem die Berechnungen einer bestimmten Schicht durchgeführt wurden, wird der von dieser Schicht belegte Speicher sofort freigegeben, sodass die nächste Schicht geladen und verarbeitet werden kann.

Dieser Ansatz reduziert den Speicherbedarf effektiv auf die Größe nur einer Konverterschicht, die beim LLaMa 3 70B-Modell etwa 1,6 GB beträgt – ein Bruchteil der Gesamtgröße des Modells. Durch die sorgfältige Orchestrierung dieser schichtweisen Ausführung können wir die volle Leistung des Modells nutzen und gleichzeitig die Speicherbeschränkungen selbst moderater GPU-Konfigurationen einhalten.

Hierarchische Inferenztechniken eignen sich aufgrund ihrer inhärenten Struktur besonders für LLMs. Diese Modelle bestehen aus einer Reihe von Transformatorschichten, von denen jede für die Verarbeitung und Verfeinerung der Eingabedaten auf eine bestimmte Weise verantwortlich ist. Durch die Entkopplung der Ausführung dieser Schichten können wir die Rechenlast effizient auf mehrere Iterationen verteilen und so den Gesamtspeicherbedarf minimieren.

Verwendung von AirLLM zur Implementierung hierarchischer Argumentation

Während das Konzept des hierarchischen Denkens einfach ist, kann seine tatsächliche Umsetzung komplex und fehleranfällig sein. Glücklicherweise vereinfacht die AirLLM-Bibliothek diesen Prozess, indem sie ein leistungsstarkes und benutzerfreundliches Framework für die Ausführung großer Sprachmodelle mithilfe hierarchischer Inferenz bereitstellt.

AirLLM ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die für die Bereitstellung von LLM auf ressourcenbeschränkter Hardware (z. B. GPUs mit begrenzter Speicherkapazität) entwickelt wurde. Es abstrahiert die komplizierten Details des mehrschichtigen Denkens und ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Kernanwendung zu konzentrieren, ohne sich um die Komplexität der Speicherverwaltung und Schichtausführung auf niedriger Ebene kümmern zu müssen.

Einer der Hauptvorteile von airllm ist die nahtlose Integration mit beliebten Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, ihr vorhandenes Wissen und ihre Codebasis zu nutzen, die Lernkurve zu minimieren und den Übergang in die Welt der hierarchischen Inferenz zu erleichtern.

Hier ist eine allgemeine Übersicht darüber, wie AirLLM hierarchische Inferenz verwendet, um das LLaMa 3 70B-Modell auf einer 4-GB-GPU auszuführen:

1. Modell wird geladen : Der erste Schritt besteht darin, den Prüfpunkt des LLaMa 3 70B-Modells in den Speicher zu laden. airllm stellt hierfür eine komfortable API zur Verfügung, die die notwendigen Vorverarbeitungs- und Datenformatierungsschritte übernimmt.
2. Schichtextraktion : Nach dem Laden des Modells extrahiert airllm die einzelnen Transformatorschichten aus der Modellarchitektur. Dieser Prozess umfasst die Analyse der Struktur des Modells und die Identifizierung der Grenzen zwischen den Schichten.
3. Speicherverwaltung : Vor der Ausführung jeder Ebene stellt airllm sicher, dass auf der GPU genügend Speicher vorhanden ist. Bei Bedarf wird Speicher freigegeben, indem zuvor verarbeitete Ebenen entladen werden, um Platz für kommende Ebenen zu schaffen.
4. Ebenenausführung : Nach der Zuweisung des erforderlichen Speichers führt airllm die Berechnungen der aktuellen Schicht auf der GPU durch. Bei diesem Prozess werden Eingabedaten in die Operationen der Ebene eingespeist und die resultierende Ausgabe erfasst.
5. Ausgabeausbreitung : Nach der Ausführung einer Ebene gibt airllm die Ausgabe an die nächste Ebene in der Sequenz weiter. Dieser Schritt kann eine zusätzliche Vorverarbeitung oder Umformung der Daten erfordern, um die Kompatibilität mit den Eingabeanforderungen nachfolgender Schichten sicherzustellen.
6. Iterieren und optimieren : Wiederholen Sie die Schritte 3 bis 5 für jede Ebene im Modell, wodurch das gesamte Modell effektiv geschichtet ausgeführt wird. airllm nutzt verschiedene Optimierungstechniken wie Caching und Parallelisierung, um die Effizienz zu maximieren und den Rechenaufwand zu minimieren.
7. endgültige Ausgabe: Nach Abschluss der Ausführung aller Ebenen kombiniert airllm die endgültige Ausgabe und rendert sie in einem Format, das für nachgelagerte Anwendungen oder die Weiterverarbeitung geeignet ist.

Durch die Nutzung von AirLLM können Entwickler das volle Potenzial großer Sprachmodelle wie LLaMa 3 70B nutzen, ohne durch Hardwareressourcen eingeschränkt zu sein. Die Abstraktions- und Optimierungsfunktionen der Bibliothek vereinfachen den Prozess des hierarchischen Denkens und führen zu einer nahtlosen und effizienten Bereitstellungserfahrung.

Leistungsüberlegungen und -optimierungen

Während hierarchische Inferenz die mit großen Sprachmodellen verbundenen Speicherbeschränkungen löst, ist sie mit zusätzlichem Rechenaufwand und potenziellen Auswirkungen auf die Leistung verbunden. Allerdings setzt airllm verschiedene Optimierungstechniken ein, um diese Herausforderungen zu mindern und eine effiziente Ausführung sicherzustellen.

Eine der wichtigsten von airllm verwendeten Optimierungen ist das Layer-Caching. Einige Ebenen können während der Modellausführung mehrmals wiederverwendet werden, insbesondere bei Aufgaben mit iterativen oder rekursiven Berechnungen. Durch die Zwischenspeicherung der Zwischenausgabe dieser Schichten kann airllm redundante Berechnungen erheblich reduzieren und dadurch die Gesamtleistung verbessern.

Darüber hinaus unterstützt airllm die Parallelisierungstechnologie, um die volle Rechenleistung moderner GPUs auszunutzen. Durch die Verteilung von Arbeitslasten auf mehrere GPU-Kerne kann airllm die Ausführung einzelner Schichten beschleunigen und so den Gesamtdurchsatz weiter steigern.

Es ist erwähnenswert, dass hierarchische Inferenz zwar große Sprachmodelle auf bescheidenen Hardwarekonfigurationen bereitstellen kann, es jedoch dennoch zu Kompromissen bei der Ausführungsgeschwindigkeit und Latenz kommen kann. Abhängig vom spezifischen Anwendungsfall und den Leistungsanforderungen müssen Entwickler möglicherweise ein Gleichgewicht zwischen Modellgröße, Hardwareressourcen und Recheneffizienz finden.

Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle

Die Möglichkeit, große Sprachmodelle wie das LLaMa 3 70B auf ressourcenbeschränkten Geräten auszuführen, eröffnet viele spannende Möglichkeiten und praktische Anwendungen. Hier sind einige Beispiele, wie Sie diese Funktion nutzen können:

1. Edge-Bereitstellung : Hierarchische Inferenz unterstützt die Bereitstellung von LLM auf Edge-Geräten wie Smartphones, Tablets und eingebetteten Systemen. Diese Fähigkeit ebnet den Weg für eine neue Generation intelligenter und kontextsensitiver Anwendungen, die lokal ausgeführt werden können, ohne auf Cloud-basierte Dienste angewiesen zu sein oder eine ständige Netzwerkkonnektivität zu erfordern.
2. Verarbeitung natürlicher Sprache : Große Sprachmodelle leisten bei einer Vielzahl von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache gute Dienste, darunter Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung und Beantwortung von Fragen. Durch die Ausführung dieser Modelle auf Edge-Geräten können Entwickler äußerst reaktionsfähige und interaktive Anwendungen mit Sprachverarbeitungsfunktionen in Echtzeit erstellen.
3. Konversations-KI : Konversations-KI-Assistenten haben in den letzten Jahren an Popularität gewonnen, ihr Einsatz war jedoch aufgrund der Rechenanforderungen großer Sprachmodelle weitgehend auf cloudbasierte Dienste beschränkt. Mit Layered Reasoning können diese Assistenten direkt in das lokale Gerät integriert werden, was natürlichere und reaktionsschnellere Interaktionen ermöglicht.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Anwendungen, die durch den Betrieb des LLaMa 3 70B auf bescheidenen Hardwarekonfigurationen erreicht werden können. Da das Gebiet der hierarchischen Inferenz weiter wächst, können wir damit rechnen, dass immer mehr innovative Anwendungsfälle entstehen, die die Grenzen des ressourcenbeschränkten Rechnens verschieben.

Fazit und Zukunftsausblick

Die Möglichkeit, das LLaMa 3 70B-Modell auf einer 4-GB-GPU mithilfe hierarchischer Inferenz ausführen zu können, ist ein wichtiger Meilenstein im Bereich der Bereitstellung von Sprachmodellen in großem Maßstab. Durch die Überwindung der Speicherbeschränkungen, die traditionell einer weit verbreiteten Einführung dieser Modelle im Wege standen, ebnen wir den Weg für den zukünftigen Zugang zu intelligenten Sprachverarbeitungsfunktionen für ein breiteres Spektrum von Benutzern und Anwendungen.

Der Weg zu einer wirklich allgegenwärtigen und effizienten LLM-Bereitstellung ist jedoch noch lange nicht zu Ende. Da die Nachfrage nach immer leistungsfähigeren Modellen weiter wächst, müssen Forscher und Ingenieure neue Bereiche der Optimierung und Effizienz erkunden.

Ein vielversprechender Weg für zukünftige Forschung ist die Kombination von Quantisierungs- und Bereinigungstechniken mit hierarchischem Denken. Bei der Quantisierung werden Modellparameter durch Reduzierung der numerischen Präzision komprimiert, während beim Bereinigen redundante oder unwichtige Parameter aus der Modellarchitektur entfernt werden. Durch die Kombination dieser Techniken mit hierarchischer Inferenz können größere Speichereinsparungen erzielt werden, was die Bereitstellung größerer Modelle auf Geräten mit eingeschränkten Ressourcen ermöglicht.

Darüber hinaus kann die Entwicklung dedizierter Hardwarebeschleuniger speziell für die Inferenz großer Sprachmodelle die Leistung und Effizienz der hierarchischen Inferenz weiter verbessern. So wie GPUs den Bereich des Deep Learning revolutionierten, indem sie dedizierte Hardware für Matrixoperationen bereitstellten, können speziell für Transformer-Modelle entwickelte Beschleuniger die Geschwindigkeit und Energieeffizienz der Bereitstellung von Sprachmodellen erheblich steigern.

Eine weitere spannende Richtung ist die Erforschung verteilter und föderierter Lernmethoden für LLM. Durch die Nutzung der kollektiven Rechenressourcen mehrerer Geräte kann es möglich sein, Modelle zu trainieren und bereitzustellen, die die Fähigkeiten eines einzelnen Geräts bei weitem übertreffen. Dies könnte den Weg für leistungsfähigere und vielfältigere Sprachmodelle ebnen, die an bestimmte Domänen, Aufgaben oder Benutzerpräferenzen angepasst werden können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Möglichkeit, LLaMa 3 70B auf einer 4-GB-GPU mit AirLLM und hierarchischer Inferenz auszuführen, ein Beweis für den Einfallsreichtum und die Ausdauer der Forschungsgemeinschaft ist.Diese Errungenschaft stellt zwar einen wichtigen Fortschritt dar, ist aber erst der Anfang einer Reise in eine Zukunft, in der intelligente Sprachverarbeitungsfunktionen wirklich allgegenwärtig und für jeden verfügbar sind.