Partage de technologie

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Implémentation du langage grand modèle (LLM) à l'aide de l'inférence hiérarchique

Le domaine des grands modèles de langage (LLM) a fait des progrès significatifs récemment, avec des modèles tels que LLaMa 3 70B repoussant les limites de ce que l'on pensait auparavant possible. Cependant, la taille même de ces modèles pose d'énormes défis en termes de déploiement et d'utilisation pratique, en particulier sur les appareils aux ressources limitées tels que les GPU à mémoire limitée.

La principale raison de l'empreinte mémoire importante de LLM est son architecture complexe, composée de plusieurs couches empilées les unes sur les autres. Les méthodes traditionnelles de déploiement de modèles nécessitent de charger l’intégralité du modèle en mémoire, ce qui devient rapidement irréalisable pour les modèles dépassant la capacité de mémoire disponible. Cette limitation entrave l'adoption généralisée des LLM de pointe, limitant leur utilisation à des configurations matérielles spécialisées ou à des environnements basés sur le cloud.

Dans cet article de blog, j'explorerai une technologie révolutionnaire, l'inférence en couches, capable d'exécuter le modèle LLaMa 3 70B sur un GPU classique de 4 Go. En tirant parti de cette approche, nous pouvons contourner efficacement les contraintes de mémoire qui freinent traditionnellement les déploiements de modèles de langage à grande échelle, ouvrant la voie à leur accessibilité et à leurs applications pratiques plus larges.

Diviser pour régner : le raisonnement hiérarchique

À la base, le raisonnement hiérarchique est une stratégie « diviser pour régner » qui divise un modèle monolithique en composants plus petits et plus gérables. Au lieu de charger l'intégralité du modèle en mémoire en une seule fois, cette technique charge uniquement les couches nécessaires dans la mémoire GPU, le cas échéant. Une fois les calculs d'une couche spécifique effectués, la mémoire occupée par cette couche est immédiatement libérée afin que la couche suivante puisse être chargée et traitée.

Cette approche réduit efficacement l'empreinte mémoire à la taille d'une seule couche de convertisseur, ce qui pour le modèle LLaMa 3 70B est d'environ 1,6 Go, soit une fraction de la taille globale du modèle. En orchestrant soigneusement cette exécution couche par couche, nous pouvons exploiter toute la puissance du modèle tout en respectant les contraintes de mémoire des configurations GPU, même modérées.

Les techniques d'inférence hiérarchique sont particulièrement adaptées aux LLM en raison de leur structure inhérente. Ces modèles se composent d'une série de couches de transformateurs, chacune étant chargée de traiter et d'affiner les données d'entrée d'une manière spécifique. En découplant l'exécution de ces couches, nous pouvons répartir efficacement la charge de calcul sur plusieurs itérations, minimisant ainsi les besoins globaux en mémoire.

Utiliser AirLLM pour mettre en œuvre le raisonnement hiérarchique

Bien que le concept de raisonnement hiérarchique soit simple, sa mise en œuvre réelle peut être complexe et sujette aux erreurs. Heureusement, la bibliothèque AirLLM simplifie ce processus en fournissant un cadre puissant et convivial pour exécuter de grands modèles de langage à l'aide de l'inférence hiérarchique.

AirLLM est une bibliothèque Python open source conçue pour déployer LLM sur du matériel aux ressources limitées (tels que des GPU avec une capacité de mémoire limitée). Il résume les détails complexes du raisonnement en couches, permettant aux développeurs de se concentrer sur l'application principale sans se soucier des complexités de bas niveau de la gestion de la mémoire et de l'exécution des couches.

L'un des principaux avantages d'airllm est son intégration transparente avec les frameworks d'apprentissage en profondeur populaires tels que PyTorch et TensorFlow. Cette intégration permet aux développeurs d'exploiter leurs connaissances et leur base de code existantes, minimisant ainsi la courbe d'apprentissage et facilitant la transition vers le monde de l'inférence hiérarchique.

Voici un aperçu général de la façon dont AirLLM utilise l'inférence hiérarchique pour exécuter le modèle LLaMa 3 70B sur un GPU de 4 Go :

1. Chargement du modèle : La première étape consiste à charger le point de contrôle du modèle LLaMa 3 70B en mémoire. airllm fournit une API pratique pour cela, gérant les étapes de prétraitement et de formatage des données nécessaires.
2. extraction de couches : Après avoir chargé le modèle, airllm extrait les couches de transformateur individuelles de l'architecture du modèle. Ce processus implique d'analyser la structure du modèle et d'identifier les limites entre les couches.
3. Gestion de la mémoire : Avant d'exécuter chaque couche, airllm s'assurera qu'il y a suffisamment de mémoire sur le GPU. Si nécessaire, il libère de la mémoire en déchargeant les couches précédemment traitées pour laisser la place aux couches suivantes.
4. exécution de couches : Après avoir alloué la mémoire nécessaire, airllm effectue les calculs de la couche courante sur le GPU. Ce processus implique d'introduire des données d'entrée dans les opérations de la couche et de capturer la sortie résultante.
5. Propagation de sortie : Après avoir exécuté une couche, airllm propage la sortie à la couche suivante de la séquence. Cette étape peut impliquer un prétraitement supplémentaire ou un remodelage des données pour garantir la compatibilité avec les exigences d'entrée des couches suivantes.
6. Itérer et optimiser : Répétez les étapes 3 à 5 pour chaque couche du modèle, en exécutant efficacement l'ensemble du modèle en couches. airllm utilise diverses techniques d'optimisation telles que la mise en cache et la parallélisation pour maximiser l'efficacité et minimiser les frais de calcul.
7. résultat final: Après avoir terminé l'exécution de toutes les couches, airllm combine la sortie finale et la restitue dans un format adapté aux applications en aval ou à un traitement ultérieur.

En tirant parti d'AirLLM, les développeurs peuvent exploiter tout le potentiel des grands modèles de langage comme LLaMa 3 70B sans être limités par les ressources matérielles. Les capacités d'abstraction et d'optimisation de la bibliothèque simplifient le processus de raisonnement hiérarchique, ce qui se traduit par une expérience de déploiement transparente et efficace.

Considérations et optimisations en matière de performances

Bien que l'inférence hiérarchique résolve les contraintes de mémoire associées aux grands modèles de langage, elle s'accompagne d'une surcharge de calcul supplémentaire et d'un impact potentiel sur les performances. Cependant, airllm utilise diverses techniques d'optimisation pour atténuer ces défis et garantir une exécution efficace.

L'une des principales optimisations utilisées par airllm est la mise en cache des couches. Certaines couches peuvent être réutilisées plusieurs fois lors de l'exécution du modèle, notamment dans les tâches impliquant des calculs itératifs ou récursifs. En mettant en cache la sortie intermédiaire de ces couches, airllm peut réduire considérablement les calculs redondants, améliorant ainsi les performances globales.

De plus, airllm prend en charge la technologie de parallélisation pour tirer pleinement parti de toute la puissance de calcul des GPU modernes. En répartissant les charges de travail sur plusieurs cœurs GPU, airllm peut accélérer l'exécution de couches individuelles, augmentant ainsi le débit global.

Il convient de noter que même si l’inférence hiérarchique peut déployer de grands modèles de langage sur des configurations matérielles modestes, des compromis peuvent néanmoins être nécessaires en termes de vitesse d’exécution et de latence. En fonction du cas d'utilisation spécifique et des exigences de performances, les développeurs devront peut-être trouver un équilibre entre la taille du modèle, les ressources matérielles et l'efficacité des calculs.

Applications pratiques et cas d'utilisation

La possibilité d'exécuter de grands modèles de langage tels que le LLaMa 3 70B sur des appareils aux ressources limitées ouvre de nombreuses possibilités intéressantes et applications pratiques. Voici quelques exemples de la manière de profiter de cette fonctionnalité :

1. Déploiement périphérique : L'inférence hiérarchique prend en charge le déploiement de LLM sur des appareils de pointe tels que les smartphones, les tablettes et les systèmes embarqués. Cette capacité ouvre la voie à une nouvelle génération d'applications intelligentes et contextuelles qui peuvent s'exécuter localement sans recourir à des services basés sur le cloud ni nécessiter une connectivité réseau constante.
2. traitement du langage naturel : Les grands modèles de langage fonctionnent bien dans une variété de tâches de traitement du langage naturel, notamment la génération de texte, le résumé, la traduction et la réponse aux questions. En exécutant ces modèles sur des appareils de pointe, les développeurs peuvent créer des applications hautement réactives et interactives dotées de capacités de traitement linguistique en temps réel.
3. IA conversationnelle : Les assistants d'IA conversationnelle ont gagné en popularité ces dernières années, mais leur déploiement a été largement limité aux services basés sur le cloud en raison des exigences informatiques des grands modèles de langage. Grâce à un raisonnement en couches, ces assistants peuvent être intégrés directement dans l'appareil local, permettant des interactions plus naturelles et plus réactives.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreuses applications qui peuvent être réalisées en exécutant le LLaMa 3 70B sur des configurations matérielles modestes. À mesure que le domaine de l’inférence hiérarchique continue de croître, nous pouvons nous attendre à voir émerger des cas d’utilisation plus innovants qui repoussent les limites de l’informatique à ressources limitées.

Conclusion et perspectives d'avenir

Être capable d'exécuter le modèle LLaMa 3 70B sur un GPU de 4 Go en utilisant l'inférence hiérarchique est une étape importante dans le domaine du déploiement de modèles de langage à grande échelle. En surmontant les limitations de mémoire qui ont traditionnellement entravé l’adoption généralisée de ces modèles, nous ouvrons la voie à un accès futur à des capacités de traitement intelligent du langage pour un plus large éventail d’utilisateurs et d’applications.

Cependant, le cheminement vers un déploiement LLM véritablement omniprésent et efficace est loin d’être terminé. Alors que la demande de modèles de plus en plus puissants continue de croître, les chercheurs et les ingénieurs devront explorer de nouveaux domaines d’optimisation et d’efficacité.

Une voie prometteuse pour les recherches futures consiste à combiner les techniques de quantification et d’élagage avec le raisonnement hiérarchique. La quantification implique la compression des paramètres du modèle en réduisant la précision numérique, tandis que l'élagage élimine les paramètres redondants ou sans importance de l'architecture du modèle. En combinant ces techniques avec l'inférence hiérarchique, de plus grandes économies de mémoire peuvent être réalisées, permettant le déploiement de modèles plus grands sur des appareils aux ressources limitées.

De plus, le développement d’accélérateurs matériels dédiés spécifiquement à l’inférence de grands modèles de langage peut encore améliorer les performances et l’efficacité de l’inférence hiérarchique. Tout comme les GPU ont révolutionné le domaine de l'apprentissage profond en fournissant du matériel dédié aux opérations matricielles, les accélérateurs conçus spécifiquement pour les modèles Transformer peuvent augmenter considérablement la vitesse et l'efficacité énergétique du déploiement des modèles de langage.

Une autre direction passionnante consiste à explorer les méthodes d’apprentissage distribuées et fédérées pour le LLM. En exploitant les ressources informatiques collectives de plusieurs appareils, il peut être possible de former et de déployer des modèles qui dépassent de loin les capacités d'un seul appareil. Cela pourrait ouvrir la voie à des modèles linguistiques plus puissants et plus diversifiés, pouvant être adaptés à des domaines, des tâches ou des préférences d’utilisateur spécifiques.

En résumé, pouvoir exécuter LLaMa 3 70B sur un GPU de 4 Go en utilisant AirLLM et l'inférence hiérarchique témoigne de l'ingéniosité et de la persévérance de la communauté des chercheurs.Bien que cette réalisation représente un pas en avant important, ce n’est que le début d’un voyage vers un avenir dans lequel les capacités de traitement intelligent du langage seront véritablement omniprésentes et accessibles à tous.