Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Реализация языка больших моделей (LLM) с использованием иерархического вывода

В области моделей больших языков (LLM) в последнее время достигнут значительный прогресс: такие модели, как LLaMa 3 70B, расширяют границы того, что раньше считалось возможным. Однако огромный размер этих моделей создает огромные проблемы для их развертывания и практического использования, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как графические процессоры с ограниченным объемом памяти.

Основной причиной большого объема памяти LLM является его сложная архитектура, состоящая из нескольких слоев, наложенных друг на друга. Традиционные методы развертывания модели требуют загрузки всей модели в память, что быстро становится невозможным для моделей, объем памяти которых превышает доступный. Это ограничение препятствует широкому внедрению современных LLM, ограничивая их использование специализированными аппаратными установками или облачными средами.

В этом сообщении блога я рассмотрю революционную технологию многоуровневого вывода, которая может выполнять модель LLaMa 3 70B на обычном графическом процессоре емкостью 4 ГБ. Используя этот подход, мы можем эффективно обойти ограничения памяти, которые традиционно мешали развертыванию больших языковых моделей, открывая путь к их более широкой доступности и практическому применению.

Разделяй и властвуй: иерархическое мышление

По своей сути иерархическое рассуждение представляет собой стратегию «разделяй и властвуй», которая разбивает монолитную модель на более мелкие, более управляемые компоненты. Вместо одновременной загрузки всей модели в память этот метод загружает в память графического процессора только необходимые слои, где это необходимо. После выполнения вычислений на определенном уровне память, занятая этим слоем, немедленно освобождается, чтобы можно было загрузить и обработать следующий уровень.

Такой подход эффективно уменьшает объем памяти до размера всего одного слоя преобразователя, который для модели LLaMa 3 70B составляет примерно 1,6 ГБ — лишь часть общего размера модели. Тщательно организуя это поэтапное выполнение, мы можем использовать всю мощь модели, придерживаясь ограничений памяти даже умеренных конфигураций графического процессора.

Методы иерархического вывода особенно подходят для LLM из-за их внутренней структуры. Эти модели состоят из серии слоев-трансформеров, каждый из которых отвечает за обработку и уточнение входных данных определенным образом. Разделив выполнение этих уровней, мы можем эффективно распределить вычислительную нагрузку между несколькими итерациями, тем самым минимизируя общие требования к памяти.

Использование AirLLM для реализации иерархического мышления

Хотя концепция иерархического рассуждения проста, ее фактическая реализация может быть сложной и подверженной ошибкам. К счастью, библиотека AirLLM упрощает этот процесс, предоставляя мощную и удобную среду для выполнения больших языковых моделей с использованием иерархического вывода.

AirLLM — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для развертывания LLM на оборудовании с ограниченными ресурсами (например, графических процессорах с ограниченным объемом памяти). Он абстрагирует сложные детали многоуровневого мышления, позволяя разработчикам сосредоточиться на основном приложении, не беспокоясь о низкоуровневых сложностях управления памятью и выполнения уровней.

Одним из основных преимуществ airllm является его бесшовная интеграция с популярными платформами глубокого обучения, такими как PyTorch и TensorFlow. Эта интеграция позволяет разработчикам использовать существующие знания и базу кода, сводя к минимуму кривую обучения и сглаживая переход к миру иерархического вывода.

Вот общий обзор того, как AirLLM использует иерархический вывод для выполнения модели LLaMa 3 70B на графическом процессоре с 4 ГБ памяти:

1. Загрузка модели : Первым шагом является загрузка КПП модели LLaMa 3 70B в память. airllm предоставляет для этого удобный API, выполняющий необходимые этапы предварительной обработки и форматирования данных.
2. извлечение слоев : После загрузки модели airllm извлекает отдельные слои трансформатора из архитектуры модели. Этот процесс включает в себя анализ структуры модели и определение границ между слоями.
3. Управление памятью : перед выполнением каждого слоя airllm проверяет наличие достаточного объема памяти на графическом процессоре. При необходимости он освобождает память, выгружая ранее обработанные слои, чтобы освободить место для последующих слоев.
4. выполнение слоя : После выделения необходимой памяти airllm выполняет вычисления текущего слоя на графическом процессоре. Этот процесс включает в себя подачу входных данных в операции слоя и захват результирующих выходных данных.
5. Распространение вывода : После выполнения слоя airllm передает выходные данные на следующий слой в последовательности. Этот шаг может включать дополнительную предварительную обработку или изменение формы данных для обеспечения совместимости с входными требованиями последующих уровней.
6. Повторяйте и оптимизируйте : повторите шаги с 3 по 5 для каждого слоя модели, эффективно реализуя всю модель послойно. airllm использует различные методы оптимизации, такие как кэширование и распараллеливание, для максимизации эффективности и минимизации вычислительных затрат.
7. конечный результат: После завершения выполнения всех слоев airllm объединяет конечный результат и преобразует его в формат, подходящий для последующих приложений или дальнейшей обработки.

Используя AirLLM, разработчики могут использовать весь потенциал больших языковых моделей, таких как LLaMa 3 70B, не ограничиваясь аппаратными ресурсами. Возможности библиотеки по абстракции и оптимизации упрощают процесс иерархического рассуждения, что обеспечивает плавное и эффективное развертывание.

Соображения производительности и оптимизация

Хотя иерархический вывод решает ограничения памяти, связанные с большими языковыми моделями, он сопряжен с дополнительными вычислительными затратами и потенциальным влиянием на производительность. Однако airllm использует различные методы оптимизации, чтобы смягчить эти проблемы и обеспечить эффективное выполнение.

Одной из ключевых оптимизаций, используемых airllm, является кэширование слоев. Некоторые слои могут использоваться повторно несколько раз во время выполнения модели, особенно в задачах, связанных с итеративными или рекурсивными вычислениями. Кэшируя промежуточные выходные данные этих слоев, airllm может значительно сократить избыточные вычисления, тем самым улучшая общую производительность.

Кроме того, airllm поддерживает технологию распараллеливания, позволяющую в полной мере использовать всю вычислительную мощность современных графических процессоров. Распределяя рабочие нагрузки между несколькими ядрами графического процессора, airllm может ускорить выполнение отдельных уровней, еще больше увеличивая общую пропускную способность.

Стоит отметить, что, хотя иерархический вывод позволяет развертывать большие языковые модели на скромных аппаратных конфигурациях, все равно могут быть компромиссы в скорости выполнения и задержке. В зависимости от конкретного варианта использования и требований к производительности разработчикам может потребоваться найти баланс между размером модели, аппаратными ресурсами и эффективностью вычислений.

Практическое применение и варианты использования

Возможность запуска больших языковых моделей, таких как LLaMa 3 70B, на устройствах с ограниченными ресурсами открывает множество интересных возможностей и практических приложений. Вот несколько примеров того, как воспользоваться этой функцией:

1. Периферийное развертывание : Иерархический вывод поддерживает развертывание LLM на периферийных устройствах, таких как смартфоны, планшеты и встроенные системы. Эта возможность открывает путь к новому поколению интеллектуальных и контекстно-зависимых приложений, которые могут работать локально, не полагаясь на облачные сервисы и не требуя постоянного подключения к сети.
2. обработка естественного языка : Большие языковые модели хорошо справляются с различными задачами обработки естественного языка, включая генерацию текста, обобщение, перевод и ответы на вопросы. Запуская эти модели на периферийных устройствах, разработчики могут создавать быстродействующие и интерактивные приложения с возможностями языковой обработки в реальном времени.
3. Разговорный ИИ : Разговорные ИИ-помощники приобрели популярность в последние годы, но их развертывание в основном ограничивается облачными сервисами из-за вычислительных требований больших языковых моделей. Благодаря многоуровневому рассуждению эти помощники могут быть интегрированы непосредственно в локальное устройство, что обеспечивает более естественное и оперативное взаимодействие.

Это всего лишь несколько примеров из множества приложений, которые можно реализовать, запустив LLaMa 3 70B на скромных аппаратных конфигурациях. Поскольку область иерархических выводов продолжает расти, мы можем ожидать появления более инновационных вариантов использования, которые раздвигают границы вычислений с ограниченными ресурсами.

Заключение и перспективы на будущее

Возможность запуска модели LLaMa 3 70B на графическом процессоре объемом 4 ГБ с использованием иерархического вывода является важной вехой в области крупномасштабного развертывания языковой модели. Преодолевая ограничения памяти, которые традиционно препятствовали широкому распространению этих моделей, мы прокладываем путь к будущему доступу к возможностям интеллектуальной обработки языка для более широкого круга пользователей и приложений.

Однако путь к по-настоящему повсеместному и эффективному внедрению LLM еще далек от завершения. Поскольку спрос на более мощные и мощные модели продолжает расти, исследователям и инженерам придется исследовать новые области оптимизации и эффективности.

Многообещающим направлением будущих исследований является объединение методов квантования и сокращения с иерархическим рассуждением. Квантование включает сжатие параметров модели за счет снижения числовой точности, а сокращение исключает избыточные или неважные параметры из архитектуры модели. Комбинируя эти методы с иерархическим выводом, можно добиться большей экономии памяти, что позволяет развертывать более крупные модели на устройствах с ограниченными ресурсами.

Кроме того, разработка специальных аппаратных ускорителей специально для вывода больших языковых моделей может еще больше повысить производительность и эффективность иерархического вывода. Подобно тому, как графические процессоры произвели революцию в области глубокого обучения, предоставив специальное оборудование для матричных операций, ускорители, созданные специально для моделей Transformer, могут значительно повысить скорость и энергоэффективность развертывания языковых моделей.

Еще одно интересное направление — изучение методов распределенного и федеративного обучения для LLM. Используя коллективные вычислительные ресурсы нескольких устройств, можно будет обучать и развертывать модели, которые намного превосходят возможности любого отдельного устройства. Это может проложить путь к более мощным и разнообразным языковым моделям, которые можно адаптировать к конкретным областям, задачам или предпочтениям пользователя.

Подводя итог, можно сказать, что возможность запуска LLaMa 3 70B на графическом процессоре емкостью 4 ГБ с использованием AirLLM и иерархического вывода является свидетельством изобретательности и настойчивости исследовательского сообщества.Хотя это достижение представляет собой важный шаг вперед, это всего лишь начало пути к будущему, в котором возможности интеллектуальной обработки языка станут действительно повсеместными и доступными каждому.