Miten jatkuva eräkohtainen syöttö ja eräkohtainen syöttö parantavat suurten kielimallien suorituskykyä?

Jatkuva eräkohtainen syöttö on tehokas lähestymistapa suurten kielimallien (LLM) inferenssin optimointiin, joka hyödyntää tehokkaasti GPU:iden rinnakkaista laskentakykyä. Tämä menetelmä keskittyy syötteisiin, jotka pysyvät muuttumattomina koko generoinnin ajan, ja koska nämä syötteet voidaan laskea itsenäisesti, se mahdollistaa korkean suorituskyvyn ja vähentää muistille asetettuja vaatimuksia. Jatkuva eräkohtainen syöttö ei vaadi mallin painojen muuttamista optimointia varten, joten se on tehokas ja helppokäyttöinen työkalu LLM-inferenssin parantamiseen ilman mallin itse muutoksia. Tämä tekee siitä erinomaisen vaihtoehdon silloin, kun mallin muokkaaminen ei ole mahdollista tai toivottavaa.

LLM-inferenssi on yleensä muistisyötteen pullonkaulassa, ja jatkuva eräkohtainen syöttö optimoi muistinkäyttöä mahdollistamalla suuremmat eräkoot, jotka mahtuvat korkean kaistanleveyden GPU-muistiin. Tämä parantaa läpimenoaikaa ja on erityisen hyödyllistä tilanteissa, joissa suuri määrä syötteitä käsitellään samanaikaisesti. Eräkohtainen syöttö ei kuitenkaan edellytä muutoksia mallin painoihin, mikä eroaa monista muista optimointistrategioista, kuten mallin kvantisoimisesta. Tämä tekee jatkuvasta eräkohtaisesta syötöstä helpon ja tehokkaan tavan parantaa mallin suorituskykyä ilman suurempia riskejä tai lisähaasteita.

Kun käsitellään suuria malleja, suurempien eräkokoisten optimointiin liittyy kuitenkin rajoituksia, ja lisätestausta vaaditaan optimaalisen kokoonpanon löytämiseksi. Yleisesti ottaen on suositeltavaa käyttää käytettävissä olevia GPU-resursseja kokonaisuudessaan ja testata eri eräkokoja optimaalisen koon löytämiseksi.

Eräkohtainen syöttö ja mallin optimointimenetelmät kuten kvantisaatio tai painojen karsinta eroavat kuitenkin toisistaan merkittävästi. Jos jatkuva eräkohtainen syöttö ei vaadi mallin muutoksia, niin esimerkiksi kvantisaatio puolestaan pakottaa mallin painot pienempään tarkkuuteen, mikä voi vaikuttaa mallin tarkkuuteen, mutta parantaa huomattavasti laskentatehokkuutta ja muistin käyttöä. Tällöin optimointimenetelmän valinta on riippuvainen siitä, mitä tavoitellaan: tehokkuuden parantamista vai mallin tarkkuuden säilyttämistä.

Eräkohtainen syöttö tuo myös merkittäviä etuja eräkohtaisessa kehotuksessa (batch prompting), jossa useita kysymyksiä yhdistetään yhdeksi syötteeksi. Tämä lähestymistapa ei vain säästä laskentatehoa ja aikaa, vaan se myös vähentää API-kutsujen määrää, mikä tekee siitä taloudellisesti edullisemman. Eräkohtainen kehotus on erityisen hyödyllinen tilanteissa, joissa on suuri määrä liittyviä syötteitä, ja niiden käsitteleminen erikseen olisi tehotonta ja aikaa vievää.

Kuvitellaanpa tilanne, jossa sinulla on 10 liittyvää kysymystä, joihin haluat saada vastaukset LLM-mallilta. Tavanomaisessa kehotuksessa lähettäisit jokaisen kysymyksen erikseen mallille, odottaisit vastauksia ja lähettäisit seuraavan kysymyksen. Tämä tarkoittaisi 10 erillistä pyyntöä ja 10 erillistä API-kutsua. Eräkohtaisessa kehotuksessa kaikki nämä kysymykset voidaan yhdistää yhdeksi eräksi ja lähettää kerralla, jolloin LLM käsittelee ne kaikki samanaikaisesti ja tuottaa vastaukset kaikille kysymyksille samalla kertaa.

Batch prompting -menetelmän hyöty näkyy erityisesti siinä, kuinka se vähentää käytettyjen tokenien määrää ja vähentää kalliita API-kutsuja. Erityisesti tietyillä tietojoukoilla, kuten matemaattisilla laskentatehtävillä, tämä lähestymistapa on tuottanut huomattavia säästöjä resursseissa ja aikaa, samalla kun se on säilyttänyt mallin tarkkuuden ja tuottanut jopa paremman suorituskyvyn verrattuna tavanomaisiin kehotusmenetelmiin. Eräkohtaisen kehotuksen hyödyllisyys ilmenee erityisesti laajassa mittakaavassa käytettäessä suuria LLM-malleja, joissa resurssien ja aikarajoitusten optimointi on keskeistä.

Kun käsitellään mallien optimointitekniikoita, kuten kvantisaatiota, on tärkeää muistaa, että vaikka kvantisaatio parantaa huomattavasti inferenssin tehokkuutta, se voi vaikuttaa mallin tarkkuuteen. Kvantisaatio voi vähentää painojen tarkkuutta 32-bittisestä liukulukuluvusta 8-bittiseksi kokonaisluvuksi, mikä puolestaan vähentää tallennus- ja muistivaatimuksia. Tämä tekee suurista malleista helpommin käytettäviä ja nopeampia, mutta se tuo mukanaan tarkkuuskompromisseja. Näin ollen on tärkeää löytää tasapaino optimoinnin ja tarkkuuden välillä, jotta saadaan maksimaalinen suorituskyky ja kustannustehokkuus.

Modelleja optimoitaessa käytettävissä on useita erilaisia lähestymistapoja, kuten prunointi, joka poistaa tarpeettomat painot, tai distillointi, joka kouluttaa pienemmän mallin jäljittelemään suurempaa mallia. Kvantisaation ohella myös muut menetelmät, kuten tensorien hajotus tai dynaamiset suoritustekniikat, voivat tuoda lisähyötyjä, mutta kvantisaatio on tällä hetkellä yksi tehokkaimmista ja käytetyimmistä strategioista suurten kielimallien optimoinnissa.

On tärkeää ymmärtää, että mallien optimointistrategiat ovat aina valittava huolellisesti sovelluksen tarpeiden mukaan. Mallin suorituskyvyn parantaminen voi tuoda mukanaan tarkkuuden heikkenemistä, ja on tärkeää tietää, kuinka paljon optimointia voi tehdä ilman merkittävää vaikutusta mallin lopullisiin tuloksiin. Suurten kielimallien tehokkuuden parantaminen on jatkossa entistä tärkeämpää, sillä ne ovat yhä keskeisempiä työkalujen käytössä tekoälypohjaisissa sovelluksissa.

Miten pienet, mutta мощные mallit kilpailevat suurten malleiden kanssa ja miksi kvantisaatio on keskeinen tekijä

Kvantisaatio on keskeinen tekniikka, joka mahdollistaa pienempien ja tehokkaampien mallien luomisen, säilyttäen samalla niiden suorituskyvyn suuria malleja vastaan. Se perustuu prosessiin, jossa mallin painot ja aktivoinnit muunnetaan matalampaan tarkkuuteen, kuten 32-bittisistä liukulukuarvoista 8-bittisiin kokonaislukuihin. Tällä tavoin mallin muistijalanjälki pienenee huomattavasti ja laskentateho paranee erityisesti erikoistuneilla laitteistoilla, jotka tukevat matalan tarkkuuden laskentaa. Kvantisaation avulla voidaan siis puristaa isommasta mallista pieni versio, joka pystyy suoriutumaan lähes samalla tavalla kuin alkuperäinen malli.

Kvantisaatio ei ole kuitenkaan ongelmatonta. Koska tarkkuus pienenee, se voi johtaa virheisiin, jotka heikentävät mallin tarkkuutta ja suorituskykyä. Tässä asiassa avain on tasapainon löytäminen mallin koon, laskentatehokkuuden ja tarkkuuden välillä. On tärkeää ymmärtää, että vaikka pienempi malli voi olla nopeampi ja vähemmän muistia vievä, sen ei pitäisi heikentää tarpeettomasti sen kykyä suorittaa monimutkaisia tehtäviä.

Yksi keskeinen tekniikka, joka on kehitetty kvantisaation optimoimiseksi, on sopeutettu painokvantisaatio (AWQ). Tämä lähestymistapa pyrkii optimoimaan kvantisaation prosessia mallin painojen jakautumisen mukaan, mikä tekee kvantisaatiosta tehokkaampaa ja vähentää suorituskyvyn heikkenemistä. AWQ:ta on käytetty erityisesti kielimallien, kuten LLaMA:n ja OPT:n, kanssa, ja se on osoittautunut erinomaiseksi työkaluksi erilaisten malliperheiden kanssa, mikä parantaa mallin yleistettävyyttä ja suorituskykyä.

Toinen mielenkiintoinen tekniikka on generatiivisten esikoulutettujen muuntimien kvantisaatio (GPTQ). Tämä menetelmä keskittyy erityisesti suurten kielimallien, kuten BLOOMin ja OPT:n, kvantisaatioon. GPTQ pystyy puristamaan malleja jopa 3-4 bittiin säilyttäen silti kohtuullisen suorituskyvyn. Tämä tekee siitä erityisen hyödyllisen suurten kielimallien kohdalla, kuten BLOOM-176B ja OPT-175B, joissa muistin vähentäminen on elintärkeää.

LLM.Int8() puolestaan on tekniikka, joka keskittyy erityisesti 8-bittisiin matriisikertolaskentoihin ja mahdollistaa multibillion-parametristen muuntimien puristamisen ilman suorituskyvyn heikkenemistä. Tällä menetelmällä on saavutettu täysi 16-bittinen suorituskyky malleissa, jotka sisältävät jopa 175 miljardin parametrin kokoisia malleja. LLM.Int8() on erityisen tehokas, kun tarvitaan suurten mallien suorituskyvyn säilyttämistä ilman merkittäviä kompromisseja.

Nämä kvantisaatiotekniikat avaavat uusia mahdollisuuksia AI-mallien soveltamiseen ympäristöissä, joissa resursseja on rajoitetusti. Pienempi malli ei enää automaattisesti tarkoita heikompaa suorituskykyä. Päinvastoin, kvantisaatio voi mahdollistaa huipputason suorituskyvyn säilyttämisen samalla, kun mallin koon ja muistivaatimukset pienenevät merkittävästi.

Kvantisaation haasteista huolimatta on olemassa monia malleja, jotka eivät ole saaneet hyötyä jälkikoulutustekniikoista, kuten Mistral 7B. Tämä 7 miljardin parametrin malli on esimerkki siitä, miten pienemmän koon mallit voivat yllättää jopa suuremmat mallit suorituskyvyssä. Mistral 7B on onnistunut saavuttamaan huipputuloksia monissa vertailuissa, kuten Llama 2 13B ja Llama 1 34B -malleilla, ja on osoittanut, että pienempi voi olla tehokkaampaa, erityisesti monimutkaisissa NLP-tehtävissä.

Tärkeintä on ymmärtää, että vaikka pienemmät mallit voivat kilpailla suurten mallien kanssa, tämä ei tarkoita, että niiden kehittämisessä ei ole omia haasteitaan. Kvantisaation käyttö, kuten AWQ, GPTQ ja LLM.Int8(), ei ole vain keino pienentää mallin kokoa, vaan se on myös strategia säilyttää suorituskyky samalla, kun optimoidaan resurssien käyttöä. Tässä prosessissa ei ole vain kyse "pienentämisestä" vaan nimenomaan tehokkuuden ja tarkkuuden yhdistämisestä. On tärkeää myös huomata, että pienet mallit voivat tarjota jopa parempia tuloksia tietyissä konteksteissa, joissa suurten mallien vaatima laskentateho ei ole käytettävissä.

Miten hallita suurten mallien muistivaatimuksia ja optimoida niiden suorituskyky?

Kun mallien kokoa kasvatetaan, muistivaatimukset nousevat nopeasti yli yhden GPU:n kapasiteetin, kuten taulukossa 5.1 on havainnollistettu. Tämä tarkoittaa, että vaikka joissain tapauksissa suuria malleja voidaan ajaa yhdellä GPU:lla, tavallisesti se ei ole mahdollista, ja tarvitaan monimutkaisempia muistinhallintastrategioita. Suurten mallien koulutus- ja ennustamisvaiheissa tarvittavan muistimäärän ymmärtäminen on oleellista, jotta voidaan valita oikeat lähestymistavat ja varmistaa mallin tehokas käyttö nykyisissä laitteistoresursseissa.

Erityisesti, kun suurten mallien kuten Llama-2 7 miljardin parametrin tai jopa 40 miljardin parametrin Falconin kaltaiset mallit eivät mahdu muistiin, on tärkeää ottaa käyttöön dynaaminen muistinhallinta. Käytetyt strategiat, kuten sekoitettu tarkkuus (mixed precision) ja mallin jakaminen useille GPU:ille (model parallelism), ovat tärkeitä molemmissa vaiheissa – sekä koulutuksessa että ennustamisessa.

Sekoitettu tarkkuus tarkoittaa, että osassa laskelmia käytetään 16-bittisiä lukuja (puolitäsmällisiä lukuja), jolloin muistin käyttöä voidaan vähentää ilman merkittävää tarkkuuden heikkenemistä. Tällöin mallin laskentatehoa voidaan parantaa ja samalla muistin käyttöä optimoida, mikä on elintärkeää suurten mallien käsittelyssä. Toisaalta, mallin jakaminen useille GPU:ille jakaa mallin osiin, jolloin kukin GPU käsittelee vain osan mallin parametreista ja näin ollen muistivaatimukset jakautuvat tasaisemmin useammalle laitteelle.

Gradienttien tarkistaminen (gradient checkpointing) on toinen tehokas keino, jossa välikäsittelyt eivät jää muistissa, vaan ne lasketaan uudelleen takaisinkäynnistysvaiheessa. Tämä strategia säästää muistia, mutta lisää laskenta-aikaa, koska välikäsittelyjen laskeminen takaisinkäynnistysvaiheessa vie enemmän aikaa kuin niiden suoraan muistissa pitäminen. Toinen ratkaisu on mallin osien siirtäminen CPU:n muistiin silloin, kun niitä ei aktiivisesti käytetä. Vaikka tämä voi hidastaa laskentaa, se voi myös tarjota mahdollisuuden käsitellä suurempia malleja.

Ennustamisessa suurilla malleilla voidaan käyttää samankaltaisia lähestymistapoja, mutta lisämenetelmin. Huggingfacen Accelerate-kirjasto mahdollistaa mallin alkuperäisen rakenteen lataamisen tyhjänä, mikä merkittävästi vähentää muistinkulutusta. Painot ladataan dynaamisesti ja jaetaan saatavilla oleviin laitteisiin. Tämä dynaaminen laskenta mahdollistaa kerroksittaisen käsittelyn, jossa muistia kuluttavat toiminnot siirretään CPU:lle ja GPU:lle tarpeen mukaan. Lisäksi, ennustamisessa käytettävät esihakemistointistrategiat ja välimuistitekniikat vähentävät datan siirron viivettä ja optimoivat GPU-muistin käyttöä.

Edellä mainitut strategiat, kuten osittainen tarkkuus ja mallin jakaminen, ovat tärkeitä sekä koulutuksessa että ennustamisessa, mutta ne tuovat mukanaan myös kauppahintaa suorituskyvyn, laskenta-aikojen ja mallin tarkkuuden suhteen. Esimerkiksi jälkikoulutuksen kvantisointi voi vähentää mallin kokoa ja nopeuttaa ennustusta, mutta se voi myös heikentää tarkkuutta. Dynaaminen aikataulutus, vaikka se mahdollistaa suurempien mallien ajamisen, lisää ylikuormitusta ja saattaa vaikuttaa mallin suorituskykyyn.

Sekoitettu tarkkuus tarjoaa tasapainon laskentatehon ja tarkkuuden välillä, mutta 16-bittisten liukulukujen käyttö voi toisinaan vaikuttaa mallin tarkkuuteen ja suorituskykyyn. Mallin suorituskyky ja tarkkuus riippuvat aina kontekstista, ja valinta riippuu siitä, kuinka tärkeää on mallin nopeus ja laskentaefektiivisyys verrattuna sen tarkkuuteen. Esimerkiksi reaaliaikaisissa sovelluksissa, joissa nopeus on ensisijainen, saattaa olla järkevää optimoida nopeutta tarkkuuden kustannuksella. Sen sijaan sovelluksissa, joissa tarkkuus on ehdoton vaatimus, kuten lääketieteellisessä diagnostiikassa, saattaa olla järkevää käyttää enemmän resursseja, vaikka se hidastaisikin prosessointia.

Näitä edistyksellisiä menetelmiä käytettäessä on kuitenkin muistettava, että ne eivät ole oikotie onneen, ja ne voivat vaatia jatkuvaa valvontaa ja optimointia käytön aikana. On myös tärkeää ymmärtää, että mallin kehityksessä ei ole olemassa yhtä oikeaa tapaa, vaan tarvitaan iteratiivista testaamista ja hienosäätöä, jotta saavutetaan paras mahdollinen suorituskyky ja tarkkuus tietyssä ympäristössä.

Miten valita ja optimoida palvelinparametrit koneoppimismallien käyttöönotossa

Kun otetaan käyttöön koneoppimismalleja, kuten suuria kielimalleja (LLM), on tärkeää valita oikeat palvelinparametrit, jotta saavutetaan paras mahdollinen suorituskyky ja resurssien hyödyntäminen. Tämä vaatii syvällistä ymmärrystä mallin ja ympäristön asetuksista sekä niihin liittyvistä optimointistrategioista.

Yksi keskeisimmistä asetuksista on option.trust_remote_code, joka mahdollistaa etäkoodejen suorittamisen Hugging Face -malleista. Tämän asetuksen avulla voi ladata ja käyttää mallin räätälöityjä koodeja, mikä voi olla hyödyllistä tietyissä käyttötapauksissa, mutta se tuo mukanaan myös turvallisuusriskejä, jotka on otettava huomioon. Samoin option.revision ja option.entryPoint määrittävät mallin version ja käsittelijän, joiden avulla voidaan hallita mallin lataamista ja käyttöä eri ympäristöissä.

Kun tarkastellaan suorituskyvyn optimointia, on tärkeää huomioida myös option.parallel_loading ja option.model_loading_timeout, jotka hallitsevat mallien rinnakkaislatausta ja aikarajaa ennen aikakatkaisua. Tämä on erityisen tärkeää suurten mallien käyttöönotossa, joissa latausaika voi vaikuttaa merkittävästi palvelun vasteaikaan. Samalla job_queue_size ja option.output_formatter määrittelevät työnjonon koon ja tulostusmuodon, jotka vaikuttavat siihen, kuinka pyyntöjä hallitaan ja kuinka tulokset esitetään käyttäjälle.

Batch-käsittelyllä on suuri rooli, ja sen optimointi on tärkeää mallien suorituskyvyn parantamiseksi. batch_size ja option.max_batch_delay säätelevät käsiteltävien pyyntöjen määrää samanaikaisesti sekä odotusaikaa ennen kuin ne yhdistetään batchiksi. Tämä on erityisen tärkeää dynaamisessa batching-tilanteessa, jossa on pyrittävä löytämään tasapaino tehokkuuden ja latenssin välillä.

Yhtä lailla tärkeä on option.max_idle_time, joka määrittää aikarajan, jonka jälkeen työtekijäkatko tulee voimaan. Tämä vaikuttaa siihen, kuinka resursseja hallitaan ja kuinka tehokkaasti ne jaetaan palvelimelle. Samalla option.device_map ja option.low_cpu_mem_usage tarjoavat mahdollisuuden optimoida mallin jakautumista GPU:lle sekä vähentää CPU-muistin käyttöä mallin lataamisen aikana.

Lisäksi mallin kvantisoiminen on yksi tärkeimmistä tekniikoista suorituskyvyn parantamiseksi. option.quantize ja option.task mahdollistavat mallin kvantisoimisen sekä tehtävän asettamisen Hugging Face -pipelines-ympäristössä. Kvantisaatio, kuten AWQ, GPTQ tai SmoothQuant, suoritetaan yleensä erillisessä vaiheessa ennen mallin käyttöönottoa, jotta ei aiheuteta ylimääräisiä viiveitä.

Erityisesti suurten kielimallien (LLM) käytössä on tärkeää määrittää oikeat asetukset mallin palvelua varten. Tämä voi vaihdella sen mukaan, onko kyseessä Falcon, Llama 2 tai Code Llama, ja sen mukaan, kuinka monta tokenia malli tuottaa kussakin pyynnössä. Jos tokenien määrä ylittää 1024, on tarpeen konfiguroida ympäristö käyttämään LMI-Dist-tekniikkaa, joka perustuu DeepSpeed-säilöön. Tällöin engine tulee määrittää arvoon MPI ja tensor_parallel_degree tulee asettaa maksimiin.

Jos mallin tuottamat tokenit ovat vähemmän kuin 1024, on järkevää käyttää TensorRT-LLM-säilöä, joka on optimoitu tämän kaltaisille malleille. Tämä vaatii myös engine-asetuksen määrittämisen MPI:ksi ja model_id:n asettamisen oikeaksi. Mallin tunniste voi olla joko Hugging Face -mallin tunniste tai S3-säilytystilan sijainti, jossa malli sijaitsee.

Erilaiset mallit, kuten T5, MPT, GPT-NeoX, StarCoder, Baichuan ja Mistral, vaativat erilaisia asetuksia käyttöönotossa. Näiden mallien osalta vLLM-asetus on yleensä paras valinta, joka käyttää DeepSpeed-säilöä. Tässä tapauksessa engine tulee määrittää Pythoniksi ja tensor_parallel_degree asetetaan maksimiin, samalla kuin rolling_batch-asetukseksi määritetään vLLM.

On myös mahdollista automatisoida näiden konfiguraatioiden etsiminen optimoimalla eri asetusten yhdistelmiä. Hyperparametrien optimointi (HPO) on yleisesti käytetty menetelmä mallin parhaiden parametrien löytämiseksi, ja tätä voidaan hyödyntää myös ennusteen optimoinnissa. Esimerkiksi Hyperoptin kaltaiset optimointialgoritmit voivat auttaa löytämään tehokkaita asetuksia, jotka tasapainottavat läpimenon ja latenssin välillä.

Jinja on hyödyllinen työkalu dynaamisten konfiguraatiotiedostojen luomiseen Pythonissa. Tämän avulla voidaan luoda mallitiedostojen mallipohjia, joissa paikkamerkit korvataan oikeilla arvoilla. Tämä antaa suuren joustavuuden konfiguraatioiden hallintaan ja poistaa tarpeen käsin poistaa tai kommentoida ylimääräisiä asetuksia.

Kaikkien näiden parametrien ja asetusten välinen vuorovaikutus tekee oikean konfiguraation löytämisestä haasteellista ja aikaa vievää. Kuitenkin oikein valitut ja optimoidut asetukset voivat merkittävästi parantaa mallin suorituskykyä ja resurssien käyttöä, mikä on olennaista suurten kielimallien käyttöönotossa.