Kun tarkastelemme nopeasti vastakkaisia skenaarioita, joissa startup kehittää mobiiliterveyssovellusta ja suuri yritys analysoi taloustietoja, voimme ymmärtää monimutkaisia päätöksentekoprosesseja, jotka liittyvät pienten kielimallien (SLM) ja suurten kielimallien (LLM) valintaan. Startupit, joilla on rajalliset resurssit, suuntaavat luonnollisesti pienempiin malleihin, sillä nämä mallit ovat kustannustehokkaita, vaativat vähemmän dataa ja pienempää laskentatehoa. Lisäksi pienet mallit tarjoavat parempaa tehokkuutta, joka on erityisen tärkeää startup-yrityksille, joiden budjetit ovat rajalliset. Pienempien mallien mukautusmahdollisuudet ovat erityisen arvokkaita terveyssovellusten kehittämisessä, sillä ne mahdollistavat mallin sovittamisen tarkasti lääketieteellisiin aineistoihin tai kohortteihin. Tämä takaa tarkempia ja relevantimpia terveysdiagnostiikoita tai suosituksia, jotka vastaavat tarkasti liiketoimintatavoitteita ja alan tarpeita.

Erityisesti terveydenhuollossa pienet mallit voivat tarjota parannettua turvallisuutta ja tietosuojaa. Koska pienemmät mallit voivat toimia paikallisissa ympäristöissä (edge), niiden kouluttaminen ja riskien arviointi on helpompaa ja hallittavampaa, mikä on ratkaisevaa potilastietojen suojassa. Tällöin on mahdollista varmistaa, että malli on turvallinen ja toiminnallinen ilman tarvetta massiivisiin keskitettyihin järjestelmiin.

Toisaalta suuri finanssilaitos, joka käsittelee valtavia ja monimutkaisia tietomassoja, valitsee todennäköisesti suuret kielimallit kuten GPT-4, jotka pystyvät käsittelemään laajoja ja monimutkaisia tietoja. Näiden mallien etu ei ole vain taloudellisessa analyysissä ja raporttien luomisessa, vaan myös sisällöntuotannossa ja tiedonhankinnassa. Esimerkiksi suuri finanssialan yritys voi hyödyntää LLM:ää finanssimarkkinoiden analysoinnissa ja asiakaspalvelussa. Kustannusmalli on kuitenkin huomattavasti korkeampi kuin pienemmillä malleilla, ja niiden kehittäminen vaatii mittavia resursseja. Suurilla finanssialan toimijoilla on kuitenkin varaa investoida sekä alkuperäiseen esikoulutukseen, joka vie petatavun verran dataa, että keskitettyihin GenAI-alustoihin, jotka mahdollistavat LLM:ien hyödyntämisen eri tiimien käyttöön.

Esimerkiksi BloombergGPT kehitettiin käyttämällä 1,3 miljoonaa GPU-tuntia, ja se on suunniteltu talousdatan analysointiin. Suurilla organisaatioilla on mahdollisuus hallita monimutkaisempia malleja ja hyödynnettävä niiden mittakaavaa ja tehokkuutta, vaikka ylläpitokustannukset ovat suuremmat.

Kun vertaamme näitä kahta skenaariota, huomataan, että (jotkut) startupit saattavat priorisoida kustannustehokkaat ja erikoistuneet ratkaisut kuten SLM:t, kun taas suuret yritykset voivat hyödyntää LLM:ien laajaa sovellettavuutta ja syvällistä analyysikykyä. Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että LLM:iä voi käyttää vain suuryritykset. Valinta pienten ja suurten mallien välillä riippuu muun muassa organisaation koosta, resurssien saatavuudesta, teollisuuden erityistarpeista, käsiteltävän datan luonteesta ja todellisesta käyttötilanteesta.

Startup, joka kehittää mobiiliterveyssovellusta, keskittyy tehokkuuteen, tarkkuuteen ja turvalliseen terveysdatan käsittelyyn. Suuri rahoituslaitos puolestaan käyttää LLM:ien laajaa datan käsittelykykyä saadakseen tietoa suurista taloustietomassoista ja parantaakseen useita sisäisiä käyttötapauksia, huolimatta korkeista kustannuksista ja mahdollisista haasteista. Molemmilla malleilla on oma paikkansa tekoälykentässä, ja startupit ja suuret yritykset löytävät kummastakin mallista eri arvolupauksia.

Tekoälymallin valinta on tasapainoilua, jossa otetaan huomioon kustannukset, suorituskyky, saavutettavuus ja ympäristövaikutukset. Se ei ole pelkästään valinta pienten ja suurten mallien välillä, vaan monimutkainen päätös, johon vaikuttavat kunkin projektin erityisvaatimukset ja rajoitteet.

Pienillä ja ketterillä malleilla on merkittävä rooli, vaikka suurten mallien vetovoima onkin suuri. Yritykset, jotka johtavat GenAI-kilpailua tänään, kuten OpenAI ja Anthropic, tarjoavat edelleen pienempiä malleja. Miksi näin? Pienet mallit, kuten OpenAI:n GPT-3.5 Turbo ja Anthropic:n Claude Instant, on räätälöity erityistehtäviin, joissa tarvitaan nopeaa, reaaliaikaista vuorovaikutusta. Ne tarjoavat käytännöllisemmän ratkaisun sovelluksiin, kuten mobiilisovelluksiin, chatbotteihin ja vuorovaikutteisiin asiakaspalvelutyökaluihin.

Kustannuspuolella pienet mallit ovat huomattavasti edullisempia kouluttaa ja ottaa käyttöön. Niiden vähäisempi monimutkaisuus tarkoittaa, että ne voivat toimia tehokkaasti vähemmän suorituskykyisillä laitteilla, mikä johtaa pienempiin infrastruktuuri-investointeihin ja ylläpitokustannuksiin. Tämä taloudellinen hyöty ulottuu myös ympäristönäkökulmaan; pienet mallit ovat luonnostaan energiatehokkaampia, mikä paitsi vähentää toimintakustannuksia myös tukee kasvavaa yritysten kestävän kehityksen painotusta.

Pienet mallit tarvitsevat myös vähemmän koulutusdataa, mikä minimoi datan keruun ja puhdistamisen kustannukset ja ajan. Tämä voi johtaa suorituskyvyn parantumiseen erityistarkoituksissa; pienempi malli, joka on koulutettu tiettyyn alueelliseen dataan, voi ylittää suurimman, yleiskäyttöisemmän mallin suorituksessa.

Suuret mallit kuitenkin säilyttävät ylivertaisuutensa monimutkaisen sisällön tuottamisessa, ihmiskielen ymmärtämisessä ja laaja-alaisten tekoälytehtävien käsittelyssä. Valinta pienten ja suurten mallien välillä onkin usein kyse juuri käyttötapauksen tarpeista, sillä pienet mallit tarjoavat pääsyn yksinkertaisempiin, erikoistuneisiin työkaluihin, kun taas suuret mallit palvelevat tehokkaina ratkaisijoina monimutkaisemmissa ja korkeamman tason sovelluksissa.

Pienet mallit mahdollistavat laajemman pääsyn tekoälyyn, ja niitä voi hyödyntää laajasti eri sektoreilla. Näin ollen ne edistävät tekoälyn demokratisaatiota, jolloin yhä useammat yritykset voivat tutkia ja käyttää niitä.

Kuinka optimoida suuriin kielimalleihin (LLM) liittyvät laskentatehokkuus- ja muistivaatimukset eri konfiguraatioissa

Kun käsitellään suurten kielimallien (LLM) käyttöönottoa ja optimointia, erityisesti laskentatehokkuuden ja muistin käytön kannalta, on tärkeää ymmärtää, miten eri konfiguraatiot vaikuttavat suorituskykyyn ja resurssien hallintaan. Erityisesti batch-koko ja muistin varaus ovat keskeisiä tekijöitä, jotka voivat merkittävästi vaikuttaa mallin toimintakykyyn ja kustannustehokkuuteen.

Kun tarkastellaan esimerkiksi suurempia GPT-N EOX -malleja, niiden muistivaatimukset voivat aiheuttaa niin sanotun "muistiklipin" jopa pienillä eräkokoilla ja lyhyemmillä syötteillä. Tämä johtuu siitä, että nämä mallit vaativat enemmän muistia, mikä voi estää tehokkaan suorituskyvyn hyödyntämisen. Yksi tapa lievittää tätä ongelmaa on ennakoida syötteiden pituus etukäteen. Tällöin voidaan tehdä tarkka muistivaraus ja eliminoida tarpeettomat muistivaraustoimet, jotka muuten hidastaisivat prosessointia ja lisäisivät laskentakustannuksia.

Batch-kokojen säätö on keskeinen osa LLM-suorituskyvyn optimointia. Manuaalinen lähestymistapa mahdollistaa tarkan kontrollin, mutta se voi olla aikaa vievää ja ei aina tuottaa parhaita tuloksia monimutkaisten tekijöiden vuorovaikutuksessa. Vaihtoehtoisesti voidaan käyttää automaattisia säätömenetelmiä, jotka mukauttavat batch-kokoja reaaliaikaisesti perustuen syötevirtojen ja laskentakuormien muuttuviin olosuhteisiin. Tällainen automaattinen säätö pyrkii tasapainottamaan resurssien käytön ja mallin tuottaman sisällön laadun, mikä parantaa suoritustehoa ja vähentää kustannuksia.

Erilaiset ohjelmistokehyksen ratkaisut, kuten Nvidia:n FasterTransformer ja DeepSpeed, tarjoavat edistyksellisiä työkaluja, joiden avulla voidaan testata ja optimoida eri konfiguraatioita. FasterTransformer, esimerkiksi, varaa muistia suurimman mahdollisen syötteen sekvenssin mukaan, mikä voi kuitenkin johtaa muistiresurssien alikäyttöön, jos syötteen pituus on paljon lyhyempi. Tämä voi vaikuttaa erityisesti suurilla GPU:illa, kuten A100, joissa muisti ei välttämättä riitä optimaaliseen laskentatehokkuuteen, koska varauksia tehdään varmuuden vuoksi suuremmille sekvensseille kuin tarvitaan. Kuitenkin tämä lähestymistapa varmistaa, että syötteet voidaan käsitellä täysimittaisesti, mikä parantaa käyttäjäkokemusta.

TensorRT-LLM:n käyttö on toinen lupaava vaihtoehto. Tämä työkalu integroituu erinomaisesti Nvidia:n syväoppimisalustoihin ja tarjoaa merkittäviä suorituskyvyn parannuksia. Esimerkiksi Llama 2 70B -mallin suorituskyky voi parantua jopa 6,7 kertaa, kun käytetään TensorRT-LLM:ää yhdessä Nvidia:n GPU:iden kanssa. Tämä optimoi muistinhallintaa ja parantaa laskentatehokkuutta erityisesti suurilla malleilla, kuten Falcon-1 80B. TensorRT-LLM tukee myös monimutkaisia, mutta tehokkaita menetelmiä kuten multi-GPU- ja monisolmuviestintää, mikä tekee siitä erittäin hyödyllisen suurten kielimallien käytössä.

Microsoftin DeepSpeed on toinen kehittynyt alusta, joka tukee malliparallelia ja mahdollistaa suurten kielimallien käytön GPU-muistissa. DeepSpeed voi myös optimoida mallin kokoonpanon dynaamisesti, säätäen parametrien ja syötteiden käsittelyä optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. Tämä tekee siitä erittäin joustavan työkalun, joka tukee useita eri datatyyppien, kuten fp32, fp16 ja int8, käyttöä, ja tarjoaa myös mahdollisuuden pienentää mallin kokoa MoQ-quantisoinnin avulla, mikä vähentää infereenssikustannuksia tuotantovaiheessa.

Näiden kehyksien käyttö voi merkittävästi parantaa suurten kielimallien suorituskykyä, erityisesti batch-kokojen säätämisessä. On tärkeää valita oikea työkalu ja lähestymistapa riippuen käytettävissä olevista resursseista, malliominaisuuksista ja tarpeista. Sekä manuaaliset että automaattiset lähestymistavat tarjoavat omat etunsa, mutta on ratkaisevan tärkeää löytää tasapaino resurssien käytön ja mallin tuottaman laadun välillä.

Erityisesti pilvialustojen, kuten Amazon SageMakerin, tarjoamat cloud-native ratkaisujen käyttö tuo huomattavia etuja. Näiden alustojen avulla voidaan yksinkertaistaa mallin käyttöönottoa ja hallintaa, samalla kun ne mahdollistavat tehokkaan resurssien käytön ja parantavat suorituskykyä. SageMakerin versio 0.25.0 on integroinut tukea Nvidia:n TensorRT-LM -kirjastolle, mikä parantaa LLM-mallien kustannustehokkuutta ja suorituskykyä huomattavasti. Tällaiset ratkaisut mahdollistavat jatkuvan erätyöskentelyn ja paremman latenssin hallinnan, mikä optimoi LLM:n käyttöä erityisesti monimutkaisessa tehtäväkentässä.

Loppujen lopuksi suurten kielimallien optimaalinen käyttöönotto vaatii tarkkaa resurssien hallintaa, oikeiden työkalujen ja kehyksien valintaa sekä jatkuvaa säätöä, jotta saavutetaan paras mahdollinen suorituskyky. Tässä prosessissa batch-koko ja muistivarausten hallinta ovat keskeisiä elementtejä, jotka voivat määrittää mallin tehokkuuden ja käytettävyyden.

Kuinka valita ja optimoida LLM-mallien käyttöönotto ja suorituskyky

Kun otetaan käyttöön suuria kielimalleja (LLM), optimointiprosessi on keskeisessä roolissa, erityisesti silloin, kun pyritään minimoimaan koodin kirjoittaminen ja parantamaan mallin suorituskykyä. Tällöin LMI DLC:t (Large Model Inference Deep Learning Containers) ovat kätevä työkalu, sillä ne vaativat vain mallin tunnuksen ja tarvittaessa lisäparametreja, kuten TensorRT-L:n kanssa yhteensopivan mallin optimointia varten. LMI DLC:t mahdollistavat mallin optimoinnin ja varaston luomisen automaattisesti ilman, että käyttäjän tarvitsee manuaalisesti kirjoittaa koodia. Uusimmissa DLC:issä hyödynnetään edistyneitä kvantisointitekniikoita, kuten GPTQ, AWQ ja SmoothQuant, jotka parantavat mallin suorituskykyä ja nopeuttavat sen käyttöönottoa. Näiden avulla voidaan optimoida generatiivisten tekoälysovellusten käyttöönottoa ja hienosäätää LLM:ien toimintaa halutuille laitteistoille, mikä takaa erinomaiset hintatehokkuusmittarit.

Muita pilvipalveluja, kuten Azure ja GCP, tarjoavat myös vastaavia toimintoja omien API-päätepisteiden käyttöönottoon LLM:llä. Esimerkiksi Azure tarjoaa mahdollisuuden ottaa käyttöön OpenAI-pohjaisen mallin tai valitun mallin, mutta tämä vaihtoehto ei anna yhtä paljon hallintaa käytetyn teknologiapinon suhteen verrattuna toisiin lähestymistapoihin. Lisätietoja siitä, miten mallin voi ottaa käyttöön Azure OpenAI:lla, löytyy Microsoftin oppimismoduulista.

Suosittelen tutustumaan myös Azure ML -alustaan, joka tarjoaa mallikatalogin, josta voi valita suosittuja malleja käyttöönottoon. Azure ML:n tarjoamat työkalut voivat olla erityisen hyödyllisiä, jos pyritään löytämään paras malli ja parantamaan mallien suorituskykyä ympäristössä, jossa käytetään suurempia malleja.

Palveluarkkitehtuurin valinta ja suorituskyvyn optimointi

Suorituskyvyn optimoimiseksi on tärkeää valita oikeat säilytyspinot ja konfiguraatiot LLM-mallin käyttöönottoa varten. Useimmat LLM-mallin inferenssisäiliöt hyödyntävät suosittuja avoimen lähdekoodin kirjastoja, kuten DeepSpeed ja TensorRT, jotka mahdollistavat suuren suorituskyvyn ja matalan viiveen inferenssin. Kuten edellä on mainittu, palveluiden kuten SageMaker käyttö yksinkertaistaa mallien käyttöönottoa päätepisteeseen ja konfigurointia palveluominaisuuslistan avulla. Mutta kuinka tarkkaan konfigurointi voidaan määritellä? Tarkastellaanpa esimerkkiä palveluominaisuusfileistä.

Oletetaan, että haluat ottaa käyttöön Llama2 7B -mallin Huggingfacesta. Peruspalveluominaisuusfile voisi näyttää tältä:

ini
engine = Python
option.entryPoint = djl_python.huggingface
option.model_id = TheBloke/Llama-2-13B-fp16
option.dtype = fp16

Tässä tiedostossa määritellään, että Llama2-malli otetaan käyttöön Python-moottorilla (MPI-moottorin sijaan, joka käsitellään myöhemmin). Tämä ei ole itse käyttöönotto, vaan palvelukonfiguraation määrittäminen. Monille LLM-malleille oletusaikakatkaisuaika mallin lataamiselle on liian pieni, ja tämän lisäämiseksi voimme lisätä aikakatkaisurivin:

ini
option.model_loading_timeout = 900

Tämä käsky määrittää, että Llama2-mallin lataus kestää enintään 900 sekuntia ennen virheilmoitusta, jos mallia ei ole saatu ladattua. Tällöin käytetään yhtä GPU:ta. Jos malli ei mahdu yhteen GPU:hon, voidaan käyttää mallin jakamista useille GPU:ille, esimerkiksi lisäämällä tensor-paralleelisuus:

ini
option.tensor_parallel_degree = 2

Muutokset tensor-paralleelisuuden astetta koskeviin asetuksiin voivat vaikuttaa merkittävästi mallin viiveeseen. Jos malli odottaa suurta määrää tuotettuja tokeneita, vastauksen saaminen voi viedä aikaa.

Batching-vaihtoehdot ja suorituskyvyn hienosäätö

Kun LLM-malleja käytetään suurella määrällä syötteitä, on tärkeää valita oikea batch-koko ja batching-tekniikka. Kolme yleistä batching-tyyppiä, joita olemme käsitelleet aiemmissa luvuissa, ovat: dynaaminen batching, jatkuva batching ja paged-attention batching.

Dynaaminen batching yhdistää vastaanotetut pyynnöt määritellyn aikarajan puitteissa ja lähettää ne yhteisellä inferenssillä. Tämän toteuttamiseksi määritellään haluttu batch-koko ja suurin sallitun viiveen aika:

ini
batch_size = 64
max_batch_delay = 1000

Jatkuva batching puolestaan säätelee batch-kokoa dynaamisesti joka iteroinnissa, mikä parantaa GPU:n käytön tehokkuutta, koska ei tarvitse odottaa koko batchin käsittelyä ennen seuraavan aloitusta. Tätä varten konfiguroimme engine-asetuksen MPI:ksi ja lisätään muita asetuksia, kuten pyörivä batch:

ini
option.rolling_batch = auto
option.max_rolling_batch_size = 64

Paged-attention batching mahdollistaa dynaamisen hallinnan huomattavan suuren syötteen käsittelyssä, erityisesti silloin, kun tokeneiden määrä on erittäin suuri.

Palveluparametrit ja säilytyspinon optimointi

Kaikki yllä mainitut konfiguraatiot liittyvät palveluparametreihin, joita voi säätää LLM-mallien käyttöönoton optimoimiseksi. Amazon SageMakerin LMI-mallin inference-konfiguraatiot tarjoavat kattavat asetukset, jotka mahdollistavat joustavan ja tehokkaan mallien käytön eri ympäristöissä.

Tärkeimpiä parametreja ovat:

  • engine: Määrittää käytettävän moottorin, kuten MPI tai Python.

  • option.tensor_parallel_degree: Määrittää GPU:iden määrän mallin jakamiseen.

  • option.rolling_batch: Mahdollistaa eri aikaan saapuneiden pyyntöjen yhdistämisen yhdeksi batchiksi.

  • option.max_rolling_batch_size: Rajoittaa rinnakkaisten pyyntöjen määrää estäen GPU-muistin ylikuormituksen.

Kokonaisuutena LLM-mallin käyttöönoton optimointi on monivaiheinen prosessi, jossa valitaan sopivat parametrit ja optimoidaan suorituskyky valitun palvelualustan ja laitteiston mukaan. Tässä on tärkeää ottaa huomioon paitsi valitut mallit ja niiden suurus myös erilaiset säilytyspinojen ja suorituskyvyn säätämiseen liittyvät vaihtoehdot.

Voiko epäselvä alkuarvo johtaa yksikäsitteiseen ratkaisumalliin?
Miten järjestää luotettavia ja puolueettomia kliinisiä kokeita?
Miten optimoidaan sähköajoneuvojen lataus- ja liikenneverkot?
Miten juosta paljain jaloin turvallisesti ja nautinnollisesti?
Miten käsitellä kyberturvallisuuden tiedon ylikuormitusta ja parantaa uhkien analysointia?