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Implementazione del Large Model Language (LLM) utilizzando l'inferenza gerarchica

Il campo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha compiuto recentemente progressi significativi, con modelli come LLaMa 3 70B che hanno spinto i limiti di ciò che in precedenza si riteneva possibile. Tuttavia, le dimensioni di questi modelli pongono enormi sfide alla loro implementazione e utilizzo pratico, soprattutto su dispositivi con risorse limitate come le GPU con memoria limitata.

Il motivo principale dell'ampio ingombro di memoria di LLM è la sua architettura complessa, costituita da più livelli impilati uno sopra l'altro. I metodi tradizionali di distribuzione dei modelli richiedono il caricamento dell'intero modello in memoria, cosa che diventa rapidamente irrealizzabile per i modelli che superano la capacità di memoria disponibile. Questa limitazione ostacola l’adozione diffusa di LLM all’avanguardia, limitandone l’uso a configurazioni hardware specializzate o ambienti basati su cloud.

In questo post del blog esplorerò una tecnologia rivoluzionaria, l'inferenza a più livelli, in grado di eseguire il modello LLaMa 3 70B su una normale GPU da 4 GB. Sfruttando questo approccio, possiamo aggirare efficacemente i vincoli di memoria che tradizionalmente hanno afflitto le implementazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni, aprendo la strada a una loro più ampia accessibilità e applicazioni pratiche.

Dividi e conquista: ragionamento gerarchico

Fondamentalmente, il ragionamento gerarchico è una strategia “divide et impera” che scompone un modello monolitico in componenti più piccoli e più gestibili. Invece di caricare in memoria l'intero modello in una volta, questa tecnica carica solo i livelli necessari nella memoria della GPU, ove appropriato. Dopo che sono stati eseguiti i calcoli di un livello specifico, la memoria occupata da quel livello viene immediatamente rilasciata in modo che il livello successivo possa essere caricato ed elaborato.

Questo approccio riduce efficacemente l'ingombro della memoria alla dimensione di un solo livello di conversione, che per il modello LLaMa 3 70B è di circa 1,6 GB, una frazione della dimensione complessiva del modello. Orchestrando attentamente questa esecuzione strato per strato, possiamo sfruttare tutta la potenza del modello rispettando i vincoli di memoria anche di configurazioni GPU moderate.

Le tecniche di inferenza gerarchica sono particolarmente adatte per i LLM a causa della loro struttura intrinseca. Questi modelli sono costituiti da una serie di strati trasformatore, ciascuno dei quali è responsabile dell'elaborazione e del perfezionamento dei dati di input in un modo specifico. Disaccoppiando l'esecuzione di questi livelli, possiamo distribuire in modo efficiente il carico computazionale su più iterazioni, riducendo così al minimo i requisiti di memoria complessivi.

Utilizzo di AirLLM per implementare il ragionamento gerarchico

Sebbene il concetto di ragionamento gerarchico sia semplice, la sua effettiva implementazione può essere complessa e soggetta a errori. Fortunatamente, la libreria AirLLM semplifica questo processo fornendo un framework potente e intuitivo per l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzando l'inferenza gerarchica.

AirLLM è una libreria Python open source progettata per distribuire LLM su hardware con risorse limitate (come GPU con capacità di memoria limitata). Astrae i dettagli intricati del ragionamento a livelli, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sull'applicazione principale senza preoccuparsi delle complessità di basso livello della gestione della memoria e dell'esecuzione dei livelli.

Uno dei principali vantaggi di airllm è la sua perfetta integrazione con i più diffusi framework di deep learning come PyTorch e TensorFlow. Questa integrazione consente agli sviluppatori di sfruttare le conoscenze e la base di codice esistenti, riducendo al minimo la curva di apprendimento e agevolando la transizione al mondo dell'inferenza gerarchica.

Ecco una panoramica di alto livello di come AirLLM utilizza l'inferenza gerarchica per eseguire il modello LLaMa 3 70B su una GPU da 4 GB:

1. Caricamento del modello : Il primo passaggio consiste nel caricare in memoria il checkpoint del modello LLaMa 3 70B. airllm fornisce un'API conveniente per questo, gestendo le necessarie fasi di preelaborazione e formattazione dei dati.
2. estrazione dello strato : Dopo aver caricato il modello, airllm estrae i singoli strati del trasformatore dall'architettura del modello. Questo processo prevede l'analisi della struttura del modello e l'identificazione dei confini tra gli strati.
3. Gestione della memoria : Prima di eseguire ogni livello, airllm si assicurerà che ci sia memoria sufficiente sulla GPU. Se necessario, libera memoria scaricando i livelli elaborati in precedenza per fare spazio ai livelli successivi.
4. esecuzione dei livelli : Dopo aver allocato la memoria necessaria, airllm esegue i calcoli del livello corrente sulla GPU. Questo processo prevede l'inserimento dei dati di input nelle operazioni del livello e l'acquisizione dell'output risultante.
5. Propagazione dell'uscita : Dopo aver eseguito un livello, airllm propaga l'output al livello successivo nella sequenza. Questa fase può comportare un'ulteriore preelaborazione o rimodellamento dei dati per garantire la compatibilità con i requisiti di input dei livelli successivi.
6. Itera e ottimizza : ripetere i passaggi da 3 a 5 per ogni livello del modello, eseguendo effettivamente l'intero modello a livelli. airllm impiega varie tecniche di ottimizzazione come il caching e la parallelizzazione per massimizzare l'efficienza e ridurre al minimo il sovraccarico computazionale.
7. uscita finale: Dopo aver completato l'esecuzione di tutti i livelli, airllm combina l'output finale e lo rende in un formato adatto per applicazioni a valle o ulteriori elaborazioni.

Sfruttando AirLLM, gli sviluppatori possono sfruttare tutto il potenziale di modelli linguistici di grandi dimensioni come LLaMa 3 70B senza essere limitati dalle risorse hardware. Le funzionalità di astrazione e ottimizzazione della libreria semplificano il processo di ragionamento gerarchico, garantendo un'esperienza di distribuzione fluida ed efficiente.

Considerazioni e ottimizzazioni sulle prestazioni

Sebbene l'inferenza gerarchica risolva i vincoli di memoria associati a modelli linguistici di grandi dimensioni, comporta un sovraccarico computazionale aggiuntivo e un potenziale impatto sulle prestazioni. Tuttavia, airllm utilizza varie tecniche di ottimizzazione per mitigare queste sfide e garantire un'esecuzione efficiente.

Una delle ottimizzazioni chiave utilizzate da airllm è il caching dei livelli. Alcuni livelli possono essere riutilizzati più volte durante l'esecuzione del modello, soprattutto in attività che implicano calcoli iterativi o ricorsivi. Memorizzando nella cache l'output intermedio di questi livelli, airllm può ridurre significativamente i calcoli ridondanti, migliorando così le prestazioni complessive.

Inoltre, airllm supporta la tecnologia di parallelizzazione per sfruttare appieno tutta la potenza di calcolo delle moderne GPU. Distribuendo i carichi di lavoro su più core GPU, airllm può accelerare l'esecuzione di singoli livelli, aumentando ulteriormente il throughput complessivo.

Vale la pena notare che mentre l’inferenza gerarchica può implementare modelli linguistici di grandi dimensioni su configurazioni hardware modeste, potrebbero comunque esserci dei compromessi in termini di velocità di esecuzione e latenza. A seconda del caso d'uso specifico e dei requisiti prestazionali, gli sviluppatori potrebbero dover trovare un equilibrio tra dimensioni del modello, risorse hardware ed efficienza computazionale.

Applicazioni pratiche e casi d'uso

La capacità di eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni come LLaMa 3 70B su dispositivi con risorse limitate apre molte interessanti possibilità e applicazioni pratiche. Ecco alcuni esempi di come sfruttare questa funzionalità:

1. Distribuzione perimetrale : L'inferenza gerarchica supporta la distribuzione di LLM su dispositivi edge come smartphone, tablet e sistemi incorporati. Questa funzionalità apre la strada a una nuova generazione di applicazioni intelligenti e sensibili al contesto che possono essere eseguite localmente senza fare affidamento su servizi basati su cloud o richiedere una connettività di rete costante.
2. elaborazione del linguaggio naturale : i modelli linguistici di grandi dimensioni funzionano bene in una varietà di attività di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui la generazione di testo, il riepilogo, la traduzione e la risposta alle domande. Eseguendo questi modelli su dispositivi edge, gli sviluppatori possono creare applicazioni altamente reattive e interattive con capacità di elaborazione del linguaggio in tempo reale.
3. IA conversazionale : Gli assistenti di intelligenza artificiale conversazionale hanno guadagnato popolarità negli ultimi anni, ma la loro implementazione è stata in gran parte limitata ai servizi basati su cloud a causa dei requisiti computazionali di grandi modelli linguistici. Grazie al ragionamento a più livelli, questi assistenti possono essere integrati direttamente nel dispositivo locale, consentendo interazioni più naturali e reattive.

Questi sono solo alcuni esempi delle numerose applicazioni che possono essere ottenute eseguendo LLaMa 3 70B su configurazioni hardware modeste. Poiché il campo dell’inferenza gerarchica continua a crescere, possiamo aspettarci di vedere emergere casi d’uso più innovativi che spingono i limiti dell’elaborazione con risorse limitate.

Conclusione e prospettive future

Essere in grado di eseguire il modello LLaMa 3 70B su una GPU da 4 GB utilizzando l'inferenza gerarchica è una pietra miliare importante nel campo dell'implementazione di modelli linguistici su larga scala. Superando i limiti di memoria che tradizionalmente hanno ostacolato l’adozione diffusa di questi modelli, stiamo aprendo la strada per l’accesso futuro a capacità di elaborazione intelligente del linguaggio per una gamma più ampia di utenti e applicazioni.

Tuttavia, il viaggio verso un’implementazione LLM veramente onnipresente ed efficiente è lungi dall’essere terminato. Poiché la domanda di modelli sempre più potenti e performanti continua a crescere, ricercatori e ingegneri dovranno esplorare nuove aree di ottimizzazione ed efficienza.

Una strada promettente per la ricerca futura è quella di combinare tecniche di quantificazione e potatura con il ragionamento gerarchico. La quantizzazione comporta la compressione dei parametri del modello riducendo la precisione numerica, mentre la potatura elimina i parametri ridondanti o non importanti dall'architettura del modello. Combinando queste tecniche con l'inferenza gerarchica, è possibile ottenere un maggiore risparmio di memoria, consentendo l'implementazione di modelli più grandi su dispositivi con risorse limitate.

Inoltre, lo sviluppo di acceleratori hardware dedicati specifici per l'inferenza di modelli linguistici di grandi dimensioni può migliorare ulteriormente le prestazioni e l'efficienza dell'inferenza gerarchica. Proprio come le GPU hanno rivoluzionato il campo del deep learning fornendo hardware dedicato per le operazioni a matrice, gli acceleratori realizzati appositamente per i modelli Transformer possono aumentare significativamente la velocità e l’efficienza energetica dell’implementazione del modello linguistico.

Un'altra direzione interessante è esplorare metodi di apprendimento distribuiti e federati per LLM. Sfruttando le risorse informatiche collettive di più dispositivi, potrebbe essere possibile addestrare e distribuire modelli che superano di gran lunga le capacità di ogni singolo dispositivo. Ciò potrebbe aprire la strada a modelli linguistici più potenti e diversificati che possono essere adattati a specifici domini, attività o preferenze dell’utente.

In sintesi, essere in grado di eseguire LLaMa 3 70B su una GPU da 4 GB utilizzando AirLLM e l'inferenza gerarchica è una testimonianza dell'ingegno e della perseveranza della comunità di ricerca.Sebbene questo risultato rappresenti un importante passo avanti, è solo l’inizio di un viaggio verso un futuro in cui le capacità di elaborazione intelligente del linguaggio saranno veramente onnipresenti e disponibili a tutti.