Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Menerapkan Large Model Language (LLM) menggunakan inferensi hierarki

Bidang model bahasa besar (LLM) telah mengalami kemajuan yang signifikan akhir-akhir ini, dengan model seperti LLaMa 3 70B yang mendorong batasan dari apa yang sebelumnya dianggap mungkin. Namun, besarnya ukuran model ini menimbulkan tantangan besar dalam penerapan dan penggunaan praktisnya, terutama pada perangkat dengan sumber daya terbatas seperti GPU dengan memori terbatas.

Alasan utama jejak memori LLM yang besar adalah arsitekturnya yang kompleks, terdiri dari beberapa lapisan yang ditumpuk satu sama lain. Metode penerapan model tradisional memerlukan pemuatan seluruh model ke dalam memori, yang dengan cepat menjadi tidak mungkin dilakukan untuk model yang melebihi kapasitas memori yang tersedia. Keterbatasan ini menghambat adopsi LLM yang canggih secara luas, sehingga membatasi penggunaannya pada pengaturan perangkat keras khusus atau lingkungan berbasis cloud.

Dalam postingan blog ini, saya akan mengeksplorasi teknologi revolusioner, inferensi berlapis, yang dapat mengeksekusi model LLaMa 3 70B pada GPU 4GB biasa. Dengan memanfaatkan pendekatan ini, kita dapat secara efektif menghindari kendala memori yang biasanya mengganggu penerapan model bahasa dalam jumlah besar, sehingga membuka jalan bagi aksesibilitas yang lebih luas dan penerapan praktisnya.

Bagilah dan Taklukkan: Penalaran Hierarki

Pada intinya, penalaran hierarkis adalah strategi “memecah belah dan menaklukkan” yang memecah model monolitik menjadi komponen-komponen yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Daripada memuat seluruh model ke dalam memori sekaligus, teknik ini hanya memuat lapisan yang diperlukan ke dalam memori GPU jika diperlukan. Setelah penghitungan lapisan tertentu dilakukan, memori yang ditempati oleh lapisan tersebut segera dilepaskan sehingga lapisan berikutnya dapat dimuat dan diproses.

Pendekatan ini secara efektif mengurangi jejak memori hingga seukuran satu lapisan konverter saja, yang untuk model LLaMa 3 70B berukuran sekitar 1,6 GB—sebagian kecil dari ukuran keseluruhan model. Dengan mengatur eksekusi lapis demi lapis ini secara hati-hati, kami dapat memanfaatkan kekuatan penuh model sambil tetap mematuhi batasan memori pada konfigurasi GPU moderat sekalipun.

Teknik inferensi hierarki sangat cocok untuk LLM karena struktur bawaannya. Model ini terdiri dari serangkaian lapisan transformator, yang masing-masing bertanggung jawab untuk memproses dan menyempurnakan data masukan dengan cara tertentu. Dengan memisahkan eksekusi lapisan-lapisan ini, kami dapat mendistribusikan beban komputasi secara efisien ke beberapa iterasi, sehingga meminimalkan kebutuhan memori secara keseluruhan.

Menggunakan AirLLM untuk menerapkan penalaran hierarkis

Meskipun konsep penalaran hierarkis sederhana, penerapan sebenarnya bisa jadi rumit dan rawan kesalahan. Untungnya, perpustakaan AirLLM menyederhanakan proses ini dengan menyediakan kerangka kerja yang kuat dan mudah digunakan untuk mengeksekusi model bahasa besar menggunakan inferensi hierarki.

AirLLM adalah pustaka Python sumber terbuka yang dirancang untuk menerapkan LLM pada perangkat keras dengan sumber daya terbatas (seperti GPU dengan kapasitas memori terbatas). Ini mengabstraksi rincian rumit dari penalaran berlapis, memungkinkan pengembang untuk fokus pada aplikasi inti tanpa khawatir tentang kompleksitas manajemen memori dan eksekusi lapisan tingkat rendah.

Salah satu keunggulan utama airllm adalah integrasinya yang lancar dengan framework deep learning populer seperti PyTorch dan TensorFlow. Integrasi ini memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan pengetahuan dan basis kode yang ada, meminimalkan kurva pembelajaran dan memperlancar transisi ke dunia inferensi hierarki.

Berikut ini ikhtisar tingkat tinggi tentang bagaimana AirLLM menggunakan inferensi hierarki untuk menjalankan model LLaMa 3 70B pada GPU 4 GB:

1. Pemuatan model : Langkah pertama adalah memuat checkpoint model LLaMa 3 70B ke dalam memori. airllm menyediakan API yang nyaman untuk ini, menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pemformatan data yang diperlukan.
2. ekstraksi lapisan : Setelah memuat model, airllm mengekstrak lapisan transformator individual dari arsitektur model. Proses ini melibatkan analisis struktur model dan mengidentifikasi batas antar lapisan.
3. Manajemen memori : Sebelum mengeksekusi setiap lapisan, airllm akan memastikan bahwa ada cukup memori pada GPU. Jika perlu, ini mengosongkan memori dengan membongkar lapisan yang telah diproses sebelumnya untuk memberikan ruang bagi lapisan berikutnya.
4. eksekusi lapisan : Setelah mengalokasikan memori yang diperlukan, airllm melakukan penghitungan lapisan saat ini pada GPU. Proses ini melibatkan memasukkan data masukan ke dalam operasi lapisan dan menangkap keluaran yang dihasilkan.
5. Propagasi keluaran : Setelah mengeksekusi suatu lapisan, airllm menyebarkan output ke lapisan berikutnya secara berurutan. Langkah ini mungkin melibatkan pra-pemrosesan tambahan atau pembentukan ulang data untuk memastikan kompatibilitas dengan persyaratan masukan lapisan berikutnya.
6. Ulangi dan optimalkan : Ulangi langkah 3 hingga 5 untuk setiap lapisan dalam model, sehingga secara efektif mengeksekusi seluruh model secara berlapis. airllm menggunakan berbagai teknik pengoptimalan seperti caching dan paralelisasi untuk memaksimalkan efisiensi dan meminimalkan overhead komputasi.
7. hasil akhir: Setelah menyelesaikan eksekusi semua lapisan, airllm menggabungkan hasil akhir dan merendernya dalam format yang sesuai untuk aplikasi hilir atau pemrosesan lebih lanjut.

Dengan memanfaatkan AirLLM, pengembang dapat memanfaatkan potensi penuh model bahasa besar seperti LLaMa 3 70B tanpa dibatasi oleh sumber daya perangkat keras. Kemampuan abstraksi dan pengoptimalan perpustakaan menyederhanakan proses penalaran hierarkis, sehingga menghasilkan pengalaman penerapan yang lancar dan efisien.

Pertimbangan dan pengoptimalan kinerja

Meskipun inferensi hierarki memecahkan kendala memori yang terkait dengan model bahasa besar, hal ini menimbulkan overhead komputasi tambahan dan potensi dampak kinerja. Namun, airllm menggunakan berbagai teknik pengoptimalan untuk mengurangi tantangan ini dan memastikan pelaksanaan yang efisien.

Salah satu optimasi utama yang digunakan oleh airllm adalah cache lapisan. Beberapa lapisan mungkin digunakan kembali beberapa kali selama eksekusi model, terutama dalam tugas yang melibatkan komputasi berulang atau rekursif. Dengan menyimpan keluaran perantara dari lapisan ini, airllm dapat secara signifikan mengurangi komputasi yang berlebihan, sehingga meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

Selain itu, airllm mendukung teknologi paralelisasi untuk memanfaatkan sepenuhnya kekuatan komputasi GPU modern. Dengan mendistribusikan beban kerja ke beberapa inti GPU, airllm dapat mempercepat eksekusi setiap lapisan, sehingga semakin meningkatkan throughput secara keseluruhan.

Perlu dicatat bahwa meskipun inferensi hierarki dapat menerapkan model bahasa besar pada konfigurasi perangkat keras sederhana, mungkin masih ada trade-off dalam kecepatan eksekusi dan latensi. Bergantung pada kasus penggunaan spesifik dan persyaratan kinerja, pengembang mungkin perlu mencapai keseimbangan antara ukuran model, sumber daya perangkat keras, dan efisiensi komputasi.

Aplikasi praktis dan kasus penggunaan

Kemampuan untuk menjalankan model bahasa besar seperti LLaMa 3 70B pada perangkat dengan sumber daya terbatas membuka banyak kemungkinan menarik dan aplikasi praktis. Berikut beberapa contoh cara memanfaatkan fitur ini:

1. Penyebaran tepi : Inferensi hierarki mendukung penerapan LLM pada perangkat edge seperti ponsel cerdas, tablet, dan sistem tertanam. Kemampuan ini membuka jalan bagi generasi baru aplikasi cerdas dan sadar konteks yang dapat berjalan secara lokal tanpa bergantung pada layanan berbasis cloud atau memerlukan konektivitas jaringan yang konstan.
2. pemrosesan bahasa alami : Model bahasa besar bekerja dengan baik dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk pembuatan teks, peringkasan, penerjemahan, dan menjawab pertanyaan. Dengan menjalankan model ini pada perangkat edge, pengembang dapat membuat aplikasi yang sangat responsif dan interaktif dengan kemampuan pemrosesan bahasa waktu nyata.
3. AI percakapan : Asisten AI percakapan telah mendapatkan popularitas dalam beberapa tahun terakhir, namun penerapannya sebagian besar terbatas pada layanan berbasis cloud karena persyaratan komputasi model bahasa yang besar. Dengan penalaran berlapis, asisten ini dapat diintegrasikan langsung ke perangkat lokal, memungkinkan interaksi yang lebih alami dan responsif.

Ini hanyalah beberapa contoh dari banyak aplikasi yang dapat dicapai dengan menjalankan LLaMa 3 70B pada konfigurasi perangkat keras sederhana. Ketika bidang inferensi hierarkis terus berkembang, kita dapat melihat lebih banyak kasus penggunaan inovatif yang mendorong batas-batas komputasi dengan sumber daya terbatas.

Kesimpulan dan pandangan masa depan

Mampu menjalankan model LLaMa 3 70B pada GPU 4 GB menggunakan inferensi hierarki merupakan tonggak penting dalam bidang penerapan model bahasa skala besar. Dengan mengatasi keterbatasan memori yang biasanya menghambat adopsi model ini secara luas, kami membuka jalan bagi akses masa depan terhadap kemampuan pemrosesan bahasa cerdas untuk lebih banyak pengguna dan aplikasi.

Namun, perjalanan untuk mencapai penerapan LLM yang benar-benar tersebar luas dan efisien masih jauh dari selesai. Karena permintaan akan model yang lebih kuat dan bertenaga terus meningkat, para peneliti dan insinyur perlu mengeksplorasi bidang-bidang baru dalam optimalisasi dan efisiensi.

Jalan yang menjanjikan untuk penelitian masa depan adalah dengan menggabungkan teknik kuantifikasi dan pemangkasan dengan penalaran hierarkis. Kuantisasi melibatkan kompresi parameter model dengan mengurangi presisi numerik, sementara pemangkasan menghilangkan parameter yang berlebihan atau tidak penting dari arsitektur model. Dengan menggabungkan teknik ini dengan inferensi hierarki, penghematan memori yang lebih besar dapat dicapai, sehingga memungkinkan penerapan model yang lebih besar pada perangkat dengan sumber daya terbatas.

Selain itu, mengembangkan akselerator perangkat keras khusus untuk inferensi model bahasa besar dapat lebih meningkatkan performa dan efisiensi inferensi hierarki. Sama seperti GPU yang merevolusi bidang pembelajaran mendalam dengan menyediakan perangkat keras khusus untuk operasi matriks, akselerator yang dibuat khusus untuk model Transformer dapat secara signifikan meningkatkan kecepatan dan efisiensi energi penerapan model bahasa.

Arah menarik lainnya adalah mengeksplorasi metode pembelajaran terdistribusi dan gabungan untuk LLM. Dengan memanfaatkan sumber daya komputasi kolektif dari beberapa perangkat, pelatihan dan penerapan model dapat dilakukan yang jauh melebihi kemampuan satu perangkat mana pun. Hal ini dapat membuka jalan bagi model bahasa yang lebih kuat dan beragam yang dapat disesuaikan dengan domain, tugas, atau preferensi pengguna tertentu.

Singkatnya, kemampuan menjalankan LLaMa 3 70B pada GPU 4 GB menggunakan AirLLM dan inferensi hierarki merupakan bukti kecerdikan dan ketekunan komunitas riset.Meskipun pencapaian ini merupakan langkah maju yang penting, ini hanyalah awal dari perjalanan menuju masa depan di mana kemampuan pemrosesan bahasa cerdas benar-benar ada di mana-mana dan tersedia bagi semua orang.