기술나눔

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

계층적 추론을 사용하여 LLM(대형 모델 언어) 구현

LLM(대형 언어 모델) 분야는 최근 LLaMa 3 70B와 같은 모델이 이전에 가능하다고 생각했던 것의 한계를 뛰어넘는 등 상당한 진전을 이루었습니다. 그러나 이러한 모델의 엄청난 크기는 특히 메모리가 제한된 GPU와 같이 리소스가 제한된 장치에서 배포 및 실제 사용에 큰 어려움을 안겨줍니다.

LLM의 메모리 공간이 큰 주된 이유는 여러 레이어가 서로 적층되어 구성된 복잡한 아키텍처 때문입니다. 기존 모델 배포 방법에서는 전체 모델을 메모리에 로드해야 했는데, 이는 사용 가능한 메모리 용량을 초과하는 모델의 경우 빠르게 실행 불가능해졌습니다. 이러한 제한은 최첨단 LLM의 광범위한 채택을 방해하여 특수 하드웨어 설정 또는 클라우드 기반 환경으로의 사용을 제한합니다.

이 블로그 게시물에서는 일반 4GB GPU에서 LLaMa 3 70B 모델을 실행할 수 있는 혁신적인 기술인 계층형 추론을 살펴보겠습니다. 이 접근 방식을 활용함으로써 우리는 전통적으로 대규모 언어 모델 배포를 괴롭혔던 메모리 제약을 효과적으로 우회하여 더 넓은 접근성과 실용적인 애플리케이션을 위한 길을 열 수 있습니다.

분열과 정복: 계층적 추론

계층적 추론의 핵심은 모놀리식 모델을 더 작고 관리하기 쉬운 구성 요소로 나누는 "분할 및 정복" 전략입니다. 전체 모델을 한 번에 메모리에 로드하는 대신 이 기술은 적절한 경우 필요한 레이어만 GPU 메모리에 로드합니다. 특정 레이어의 계산이 수행된 후 해당 레이어가 차지한 메모리가 즉시 해제되어 다음 레이어를 로드하고 처리할 수 있습니다.

이 접근 방식은 메모리 공간을 단 하나의 변환기 레이어 크기로 효과적으로 줄입니다. LLaMa 3 70B 모델의 경우 이는 모델 전체 크기의 일부인 약 1.6GB입니다. 이러한 레이어별 실행을 신중하게 조정함으로써 우리는 적당한 GPU 구성의 메모리 제약을 준수하면서 모델의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.

계층적 추론 기술은 고유한 구조로 인해 LLM에 특히 적합합니다. 이러한 모델은 일련의 변환기 레이어로 구성되며, 각 레이어는 특정 방식으로 입력 데이터를 처리하고 정제하는 일을 담당합니다. 이러한 계층의 실행을 분리함으로써 여러 반복에 걸쳐 계산 부하를 효율적으로 분산하여 전체 메모리 요구 사항을 최소화할 수 있습니다.

AirLLM을 사용하여 계층적 추론 구현

계층적 추론의 개념은 간단하지만 실제 구현은 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 다행히 AirLLM 라이브러리는 계층적 추론을 사용하여 대규모 언어 모델을 실행하기 위한 강력하고 사용자 친화적인 프레임워크를 제공하여 이 프로세스를 단순화합니다.

AirLLM은 리소스가 제한된 하드웨어(예: 메모리 용량이 제한된 GPU)에 LLM을 배포하도록 설계된 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 이는 계층화된 추론의 복잡한 세부 사항을 추상화하므로 개발자는 메모리 관리 및 계층 실행의 낮은 수준의 복잡성에 대해 걱정하지 않고 핵심 애플리케이션에 집중할 수 있습니다.

airllm의 주요 장점 중 하나는 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 딥 러닝 프레임워크와의 원활한 통합입니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 기존 지식과 코드 기반을 활용하여 학습 곡선을 최소화하고 계층적 추론 세계로 원활하게 전환할 수 있습니다.

다음은 AirLLM이 계층적 추론을 사용하여 4GB GPU에서 LLaMa 3 70B 모델을 실행하는 방법에 대한 높은 수준의 개요입니다.

1. 모델 로딩 : 첫 번째 단계는 LLaMa 3 70B 모델 체크포인트를 메모리에 로드하는 것입니다. airllm은 이를 위해 필요한 전처리 및 데이터 형식화 단계를 처리하는 편리한 API를 제공합니다.
2. 레이어 추출 : 모델을 로드한 후 airllm은 모델 아키텍처에서 개별 변압기 레이어를 추출합니다. 이 프로세스에는 모델의 구조를 분석하고 레이어 간의 경계를 식별하는 작업이 포함됩니다.
3. 메모리 관리 : 각 레이어를 실행하기 전에 airllm은 GPU에 충분한 메모리가 있는지 확인합니다. 필요한 경우 이전에 처리된 레이어를 언로드하여 다음 레이어를 위한 공간을 확보함으로써 메모리를 확보합니다.
4. 레이어 실행 : 필요한 메모리를 할당한 후 airllm은 GPU에서 현재 레이어의 계산을 수행합니다. 이 프로세스에는 입력 데이터를 레이어 작업에 공급하고 결과 출력을 캡처하는 작업이 포함됩니다.
5. 출력 전파 : 레이어를 실행한 후 airllm은 출력을 시퀀스의 다음 레이어로 전파합니다. 이 단계에는 후속 레이어의 입력 요구 사항과의 호환성을 보장하기 위해 데이터를 추가로 전처리하거나 재구성하는 작업이 포함될 수 있습니다.
6. 반복 및 최적화 : 모델의 각 레이어에 대해 3~5단계를 반복하여 전체 모델을 레이어 방식으로 효과적으로 실행합니다. airllm은 캐싱 및 병렬화와 같은 다양한 최적화 기술을 사용하여 효율성을 최대화하고 계산 오버헤드를 최소화합니다.
7. 최종 출력: 모든 레이어의 실행이 완료된 후 airllm은 최종 출력을 결합하여 다운스트림 애플리케이션이나 추가 처리에 적합한 형식으로 렌더링합니다.

AirLLM을 활용함으로써 개발자는 하드웨어 리소스의 제한 없이 LLaMa 3 70B와 같은 대규모 언어 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 라이브러리의 추상화 및 최적화 기능은 계층적 추론 프로세스를 단순화하여 원활하고 효율적인 배포 환경을 제공합니다.

성능 고려 사항 및 최적화

계층적 추론은 대규모 언어 모델과 관련된 메모리 제약을 해결하지만 추가적인 계산 오버헤드와 잠재적인 성능 영향이 발생합니다. 그러나 airllm은 이러한 문제를 완화하고 효율적인 실행을 보장하기 위해 다양한 최적화 기술을 사용합니다.

airllm이 사용하는 주요 최적화 중 하나는 레이어 캐싱입니다. 일부 레이어는 모델 실행 중에, 특히 반복 또는 재귀 계산과 관련된 작업에서 여러 번 재사용될 수 있습니다. airllm은 이러한 레이어의 중간 출력을 캐싱함으로써 중복 계산을 크게 줄여 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

또한 airllm은 최신 GPU의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용할 수 있도록 병렬화 기술을 지원합니다. airllm은 여러 GPU 코어에 작업 부하를 분산함으로써 개별 레이어의 실행을 가속화하여 전체 처리량을 더욱 높일 수 있습니다.

계층적 추론은 적절한 하드웨어 구성에 대규모 언어 모델을 배포할 수 있지만 실행 속도와 대기 시간에는 여전히 상충 관계가 있을 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 특정 사용 사례 및 성능 요구 사항에 따라 개발자는 모델 크기, 하드웨어 리소스 및 계산 효율성 간의 균형을 유지해야 할 수 있습니다.

실제 애플리케이션 및 사용 사례

리소스가 제한된 장치에서 LLaMa 3 70B와 같은 대규모 언어 모델을 실행할 수 있는 기능은 많은 흥미로운 가능성과 실용적인 응용 프로그램을 열어줍니다. 다음은 이 기능을 활용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

1. 엣지 배포 : 계층적 추론은 스마트폰, 태블릿, 임베디드 시스템과 같은 에지 장치에 LLM 배포를 지원합니다. 이 기능은 클라우드 기반 서비스에 의존하거나 지속적인 네트워크 연결이 필요하지 않고 로컬에서 실행할 수 있는 차세대 지능형 상황 인식 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다.
2. 자연어 처리 : 대규모 언어 모델은 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리 작업에서 좋은 성능을 발휘합니다. 에지 장치에서 이러한 모델을 실행함으로써 개발자는 실시간 언어 처리 기능을 갖춘 응답성이 뛰어난 대화형 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
3. 대화형 AI : 대화형 AI 도우미는 최근 몇 년 동안 인기를 얻었지만, 대규모 언어 모델의 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 배포가 클라우드 기반 서비스로 크게 제한되었습니다. 계층화된 추론을 통해 이러한 보조자를 로컬 장치에 직접 통합할 수 있으므로 보다 자연스럽고 반응이 빠른 상호 작용이 가능합니다.

이는 적당한 하드웨어 구성에서 LLaMa 3 70B를 실행하여 달성할 수 있는 다양한 애플리케이션 중 몇 가지 예일 뿐입니다. 계층적 추론 분야가 계속해서 성장함에 따라 리소스가 제한된 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 더 혁신적인 사용 사례가 나타날 것으로 예상할 수 있습니다.

결론 및 향후 전망

계층적 추론을 사용하여 4GB GPU에서 LLaMa 3 70B 모델을 실행할 수 있다는 것은 대규모 언어 모델 배포 분야에서 중요한 이정표입니다. 전통적으로 이러한 모델의 광범위한 채택을 방해했던 메모리 제한을 극복함으로써 우리는 더 광범위한 사용자와 애플리케이션을 위한 지능형 언어 처리 기능에 대한 미래의 접근을 위한 길을 닦고 있습니다.

그러나 진정으로 유비쿼터스적이고 효율적인 LLM 배포를 달성하기 위한 여정은 아직 끝나지 않았습니다. 보다 강력하고 강력한 모델에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 연구원과 엔지니어는 최적화 및 효율성의 새로운 영역을 탐색해야 합니다.

미래 연구를 위한 유망한 방법은 수량화 및 가지치기 기술을 계층적 추론과 결합하는 것입니다. 양자화에는 수치 정밀도를 줄여 모델 매개변수를 압축하는 작업이 포함되며, 가지치기는 모델 아키텍처에서 중복되거나 중요하지 않은 매개변수를 제거합니다. 이러한 기술을 계층적 추론과 결합하면 메모리를 더 많이 절약할 수 있어 리소스가 제한된 장치에 더 큰 모델을 배포할 수 있습니다.

또한, 특히 대규모 언어 모델 추론을 위한 전용 하드웨어 가속기를 개발하면 계층적 추론의 성능과 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. GPU가 행렬 연산을 위한 전용 하드웨어를 제공하여 딥 러닝 분야에 혁명을 일으켰듯이, Transformer 모델용으로 특별히 제작된 가속기는 언어 모델 배포의 속도와 에너지 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

또 다른 흥미로운 방향은 LLM의 분산 및 연합 학습 방법을 탐색하는 것입니다. 여러 장치의 집합적인 컴퓨팅 리소스를 활용하면 단일 장치의 기능을 훨씬 뛰어넘는 모델을 교육하고 배포하는 것이 가능할 수 있습니다. 이는 특정 도메인, 작업 또는 사용자 선호도에 맞게 조정할 수 있는 더욱 강력하고 다양한 언어 모델을 위한 길을 열어줄 수 있습니다.

요약하자면, AirLLM과 계층적 추론을 사용하여 4GB GPU에서 LLaMa 3 70B를 실행할 수 있다는 것은 연구 커뮤니티의 독창성과 인내를 입증하는 것입니다.이 성과는 중요한 진전을 의미하지만, 지능형 언어 처리 기능이 실제로 어디에나 존재하고 모든 사람이 사용할 수 있는 미래를 향한 여정의 시작일 뿐입니다.