Jak zoptymalizować koszty przy wdrażaniu komponentu inferencji modelu LLM?

Wdrażanie i hostowanie komponentu inferencji dla modelu językowego (LLM) może wiązać się z istotnymi kosztami, w zależności od tego, jakie rozwiązanie wybierzemy dla jego implementacji. W chmurze AWS, na przykład, dostępne są różne usługi, które pozwalają na uruchomienie takiego komponentu, zaczynając od rozwiązań o niskiej złożoności, a kończąc na bardziej zaawansowanych opcjach. Do podstawowych usług należą:

• AWS Lambda, które umożliwia uruchamianie kodu bez potrzeby zarządzania serwerami.

• AWS Fargate, serwerowa platforma obliczeniowa, która pozwala na orkiestrację aplikacji opartych na kontenerach.

• Amazon SageMaker, kompleksowa usługa zarządzania procesami uczenia maszynowego, w tym hostowania LLM.

• Amazon EC2, elastyczna usługa obliczeniowa, oferująca pełną kontrolę nad środowiskiem wirtualnym.

Podobne opcje dostępne są również u innych dostawców chmurowych, takich jak Microsoft Azure czy Google Cloud Platform (GCP). Koszt wdrożenia komponentu inferencji zależy od wyboru odpowiednich usług chmurowych oraz liczby użytkowników korzystających z systemu.

Dla przykładu, przy założeniu, że średnio 100 użytkowników korzysta z systemu w jednym czasie i każdy wykonuje 100 zapytań na godzinę, należy oszacować, jak długo zajmuje odpowiedź systemu. Przy założeniu, że każde zapytanie trwa średnio około 36 sekund, obliczenie efektywności modelu staje się kluczowe. Aby przeprowadzić dokładną kalkulację, niezbędne jest zmierzenie liczby generowanych tokenów na sekundę (TPS), które są podstawową jednostką przetwarzania przez modele językowe.

Warto również zauważyć, że różne modele LLM mogą generować różną liczbę tokenów na sekundę w zależności od ich konstrukcji i sposobu działania. Na przykład, przy teście na modelu GPT-3.5 wyniki TPS wahały się od 10 do 48 w zależności od konkretnego zapytania, a średnia wartość wyniosła 35 TPS. Ta wartość pozwala na określenie, jak długo zajmuje odpowiedź na pojedyncze zapytanie, w tym przypadku około 7 sekund w najlepszym przypadku, a 25 sekund w najgorszym.

Zatem, przy 100 równoczesnych użytkownikach wykonujących 100 zapytań na godzinę, model będzie musiał poradzić sobie z równoczesnym przetwarzaniem wielu zapytań w określonym czasie. To oznacza, że system musi być w stanie odpowiedzieć na zapytanie w czasie nieprzekraczającym średnio 36 sekund, co jest wymogiem dla płynnej interakcji z użytkownikiem.

Z perspektywy biznesowej, ważne jest, by przy takim wdrożeniu skupić się nie tylko na wydajności, ale także na optymalizacji kosztów. Zwiększenie liczby użytkowników lub częstotliwości zapytań może znacząco wpłynąć na zużycie zasobów obliczeniowych i w efekcie na wysokość opłat za hosting. Odpowiednia konfiguracja chmurowych usług obliczeniowych oraz dostosowanie parametrów modelu, takich jak maksymalna liczba tokenów generowanych na zapytanie, pozwala na kontrolowanie kosztów, przy zachowaniu wysokiej jakości usług.

Dodatkowo warto zrozumieć, że koszt może również zależeć od stabilności i dostępności zasobów w chmurze. Podczas, gdy usługi takie jak AWS Lambda mogą być wystarczające do obsługi sporadycznych zapytań, bardziej zaawansowane opcje, takie jak SageMaker czy EC2, mogą być niezbędne w przypadku dużych, skalowalnych aplikacji. Decyzja o wyborze usługi powinna uwzględniać zarówno przewidywaną liczbę użytkowników, jak i ich zachowanie w systemie. Na przykład, usługi takie jak EC2 oferują większą kontrolę nad zasobami, ale wiążą się z wyższymi kosztami i koniecznością zarządzania serwerami.

Jak Hugging Face zrewolucjonizował dostęp do modeli AI, jednocześnie ograniczając koszty

Hugging Face, założony w 2016 roku, stał się pionierem w budowie otwartego ekosystemu dla przetwarzania języka naturalnego (NLP), umożliwiając współdzielenie wstępnie wytrenowanych modeli. Do 2022 roku ich strona internetowa gościła ponad 100 000 aktywnych użytkowników dziennie, korzystających z szerokiego wachlarza możliwości sztucznej inteligencji. Jednak wraz z pojawieniem się dużych modeli językowych (LLM) – systemów AI o miliardach parametrów – Hugging Face stanął przed poważnym wyzwaniem. Jak utrzymać ekonomiczny rozwój platformy przy jednoczesnym wzroście liczby użytkowników i ogromnych kosztach obliczeniowych związanych z nowymi modelami? W odpowiedzi na to wyzwanie, Hugging Face musiał dokonać szeregu innowacji w zakresie architektury platformy, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu, jednocześnie utrzymując kontrolę nad kosztami.

Rozwój modeli AI w ostatnich latach postępował w zastraszającym tempie. Przykładem może być GPT-3 OpenAI, który w 2020 roku zawierał 175 miliardów parametrów. W latach 2021-2022 ta liczba rosła w tempie wykładniczym, osiągając tryliony parametrów. Zauważono, że dalsza verticalna skalowalność – polegająca na tworzeniu coraz większych modeli – może stać się nieopłacalna. Dlatego wiele firm zaczęło rozważać alternatywę w postaci zbioru dużych modeli, zamiast jednego, bardzo dużego. Modele LLM pokazały nową jakość w NLP, ale ich uruchomienie wiązało się z ogromnymi wymaganiami obliczeniowymi.

Dla Hugging Face, LLM-y stanowiły poważny dylemat. Użytkownicy oczekiwali dostępu do najnowszych modeli, takich jak GPT-3, ale ich uruchomienie wymagało ogromnych zasobów obliczeniowych w chmurze. Jako mały startup, Hugging Face nie miał wystarczających zasobów, by ponosić te koszty, zwłaszcza gdy liczba użytkowników zaczynała zbliżać się do sześciu cyfr. Kontynuowanie świadczenia usług LLM przez istniejącą infrastrukturę oznaczało konieczność ograniczenia dostępu, przeniesienia kosztów na użytkowników lub funkcjonowania ze stratami. Wobec tego potrzebne było nowe podejście – takie, które pozwalałoby na efektywne skalowanie AI.

Optymalizacja dotyczyła także samego procesu wnioskowania (inference). Prawdziwym wyzwaniem okazało się to, że standardowe rozwiązania, takie jak PyTorch i TensorFlow, były elastyczne, ale stosunkowo wolne. Inżynierowie stworzyli dedykowane serwery modelowe, które zredukowały narzut związany z wykonaniem zapytań. Wprowadzenie takich rozwiązań, jak batchowanie zapytań, pozwoliło na rozłożenie kosztów na kilka wnioskowań jednocześnie. Zmniejszenie nadmiarowego kodu frameworka oraz zoptymalizowanie konfiguracji CPU/GPU do określonych wzorców użytkowania pozwoliło na redukcję zapotrzebowania na obliczenia nawet o 3 razy. Koszty wnioskowania zostały obniżone o niemal 80% w porównaniu do standardowych rozwiązań.

Kolejnym krokiem była budowa sieci obliczeniowej opartej na zasobach społeczności. Użytkownicy mogli dobrowolnie przekazywać swoje nadmiarowe moce obliczeniowe w zamian za kredyty na korzystanie z platformy. Żądania były dynamicznie kierowane do zasobów wolontariuszy, uwzględniając obciążenie, lokalizację geograficzną oraz koszty. Dzięki tej zintegrowanej sieci, Hugging Face zyskało możliwość niemal nieograniczonego skalowania przy minimalnych kosztach. Cała infrastruktura była zorganizowana w sposób zdecentralizowany, przy użyciu technologii blockchain do zapewnienia bezpieczeństwa i koordynacji.

Dzięki tym wszystkim innowacjom, Hugging Face udało się zrealizować cel – obsługiwać ponad 100 000 aktywnych użytkowników dziennie przy kosztach rzędu zaledwie $0,001 na zapytanie. W ciągu tych kilku lat firma wypracowała strategię, która pozwoliła na rozszerzenie dostępu do najnowszych technologii AI, umożliwiając tym samym szerszemu kręgowi użytkowników korzystanie z technologii, które wcześniej były dostępne tylko dla wielkich korporacji technologicznych.

Takie podejście pokazuje, że rozwój AI na szeroką skalę nie musi oznaczać niekontrolowanych wydatków. Wprost przeciwnie – dzięki inteligentnym optymalizacjom i innowacjom, takim jak podział zasobów i współdzielenie mocy obliczeniowych, możliwe jest stworzenie platformy, która obsłuży miliony użytkowników, nie narażając firmy na niebotyczne koszty.

Jak StreamingLLM Rewolucjonizuje Przetwarzanie Tekstu w Czasie Rzeczywistym: Wydajność, Koszty i Zastosowania

StreamingLLM rewolucjonizuje podejście do kodowania pozycji w strumieniach danych, eliminując problem związany z tradycyjnym przypisywaniem absolutnych pozycji w tekście. Zamiast tego, model używa względnych pozycji wewnątrz pamięci podręcznej, co oznacza, że przypisuje numery pozycji tokenów na podstawie ich kolejności w bieżącej pamięci podręcznej, a nie w oryginalnym tekście. Przykładowo, gdy model przetwarza dziewiąty token, który znajduje się w kolejności w pamięci podręcznej, nie korzysta z jego absolutnej pozycji w tekście, ale przypisuje mu nową, względną pozycję w obrębie tej samej pamięci podręcznej. Ta technika pozwala na utrzymanie spójności i kontekstu, co jest kluczowe przy przetwarzaniu dużych strumieni danych.

Z perspektywy wydajności StreamingLLM oferuje znaczne korzyści. Tradycyjne mechanizmy uwagi gęstej często prowadziły do błędów „braku pamięci” (OOM - Out Of Memory), co uniemożliwiało ich zastosowanie w aplikacjach strumieniowych. Z kolei metody okna uwagi, choć efektywne pod względem pamięci i przetwarzania, cierpiały na spadek dokładności, szczególnie przy długich sekwencjach, kiedy model przekraczał swoje okno uwagi. StreamingLLM wyznacza nowy standard, nie tylko radząc sobie z danymi strumieniowymi, ale także utrzymując dokładność na poziomie porównywalnym z wynikami uzyskanymi w klasycznym podejściu jednokrotnym.

Testy przeprowadzone na modelach takich jak Llama 2 (7, 13, 70B), MPT (7 i 30B), Falcon (7 i 40B) oraz Pythia (2.9, 6.9 i 12B) wykazały, że StreamingLLM potrafi obsługiwać teksty o długości sięgającej nawet 4 milionów tokenów. To ogromny postęp w porównaniu do tradycyjnych metod, takich jak przesuwające się okno z obliczeniami na nowo, które są znacznie mniej wydajne. StreamingLLM pozwala na osiągnięcie nawet 22.2-krotnego przyspieszenia w przetwarzaniu, co czyni go potencjalnie najlepszym rozwiązaniem do aplikacji wymagających analizy długotrwałych strumieni tekstowych.

Z ekonomicznego punktu widzenia, StreamingLLM oferuje istotne oszczędności, zwłaszcza w kontekście przetwarzania dużych ilości danych. Dzięki optymalizacji pamięci i zmniejszeniu potrzeby przetwarzania danych, koszt obliczeń jest znacznie niższy w porównaniu do tradycyjnych mechanizmów uwagi. Zmniejsza się także częstotliwość błędów związanych z brakiem pamięci, co obniża koszty operacyjne. Choć początkowe koszty związane z implementacją StreamingLLM mogą być wyższe, długoterminowe oszczędności związane z niższymi wymaganiami sprzętowymi oraz zwiększoną wydajnością w aplikacjach strumieniowych mogą okazać się znaczące.

Przyszłość StreamingLLM w kontekście zastosowań w czasie rzeczywistym jest obiecująca. Technologia ta otwiera nowe możliwości dla zastosowań w tłumaczeniach na żywo, moderowaniu treści w czasie rzeczywistym czy interaktywnych systemach dialogowych. Potencjał tej technologii nie ogranicza się jednak tylko do tekstów strumieniowych – może znaleźć zastosowanie wszędzie tam, gdzie wymagane jest przetwarzanie dużych ilości danych w sposób ciągły i dynamiczny.

Zrozumienie pełnej mocy StreamingLLM wymaga jednak nie tylko uwzględnienia kwestii technicznych, takich jak optymalizacja pamięci, rozmiar okna uwagi czy sposób integracji z innymi metodami, ale również oceny długoterminowych korzyści i wyzwań związanych z kosztami operacyjnymi oraz wymaganiami sprzętowymi. Przejście na StreamingLLM to inwestycja, która może przynieść duże zyski w postaci oszczędności w dłuższej perspektywie, jednak wymaga również przemyślanej strategii wdrożeniowej.

Jak efektywnie korzystać z szablonów Jinja i optymalizacji hiperparametrów w procesie implementacji modeli ML

W dzisiejszym świecie uczenia maszynowego kluczową rolę w uzyskiwaniu optymalnych wyników odgrywa precyzyjne dopasowanie hiperparametrów. Jednym z narzędzi, które wspomagają ten proces, jest Jinja – język szablonów, który umożliwia automatyczne generowanie plików konfiguracyjnych. Dzięki Jinja, stworzenie pliku konfiguracyjnego dostosowanego do konkretnego scenariusza staje się znacznie prostsze. Szablon działa niczym szkic, który, w zależności od dostarczonych zmiennych, generuje różne rezultaty. Dzięki temu można uniknąć ręcznego edytowania plików, co jest szczególnie przydatne w procesach produkcyjnych, gdzie często trzeba tworzyć różne pliki konfiguracyjne.

Przykładem zastosowania tego narzędzia jest poniższy kod, który umożliwia generowanie pliku konfiguracyjnego przy użyciu Jinja:

python
Copy code
from pathlib import Path

from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
def write_jinja(options):
    # Ładowanie środowiska Jinja i szablonu
    jinja_env = Environment(loader=FileSystemLoader('code'))
    template = jinja_env.get_template('template')
    # Renderowanie szablonu z przekazanymi opcjami
    rendered_content = template.render({k: v for k, v in options.items() if v})
    # Zapis do pliku
    with Path("code/serving.properties").open("w") as file:
        file.write(rendered_content)
    # Opcjonalnie: Wyświetlenie zawartości pliku z numerami linii

    with Path("code/serving.properties").open("r") as file:

        for line_number, line in enumerate(file, start=1):

            print(f"{line_number}\t{line}", end='')

Funkcja write_jinja w Pythonie umożliwia automatyczne generowanie plików konfiguracyjnych, bazując na szablonach Jinja. Proces ten polega na załadowaniu odpowiedniego szablonu, przetworzeniu dostarczonych opcji, a następnie zapisaniu wyników do pliku. Przydatnym elementem jest także możliwość podglądu wygenerowanego pliku bezpośrednio w środowisku, co znacząco ułatwia kontrolowanie poprawności procesu.

Gdy plik konfiguracyjny jest już wygenerowany, przechodzimy do bardziej zaawansowanego etapu optymalizacji hiperparametrów, który jest niezbędny w każdej iteracji modelu. Szczególnie istotnym narzędziem w tej dziedzinie jest biblioteka Hyperopt, która umożliwia przeprowadzanie tzw. optymalizacji hiperparametrów (HPO). Działanie Hyperopt opiera się na definiowaniu przestrzeni przeszukiwań dla poszczególnych hiperparametrów, a także na technikach takich jak algorytmy ewolucyjne, algorytmy bayesowskie czy optymalizacja oparta na drzewach.

Przykładem może być optymalizacja jednej z najważniejszych zmiennych w modelach uczenia maszynowego – współczynnika uczenia (learning_rate). W tym celu definiujemy przestrzeń przeszukiwań jako ciągłą funkcję zmiennej, która będzie miała zakres od 0.0001 do 0.1:

python
Copy code
from hyperopt import hp

space = {
    'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.0001, 0.1)
}

Przykładem takiej hierarchicznej przestrzeni przeszukiwań, w której parametry zależą od wybranego silnika, może być poniższy kod:

python
Copy code
from hyperopt import hp
space = {
    'engine': hp.choice('engine', [
        {
            'type': 'DeepSpeed',

            'tensor_parallel_degree': hp.choice('tensor_parallel_degree_deepspeed', [2, 4, 8])

        },
        {
            'type': 'MPI',
            'max_rolling_batch_size': hp.choice('max_rolling_batch_size_mpi', [32, 64, 128])
        }
    ])
}

Zatem optymalizacja hiperparametrów, a także dynamiczne generowanie plików konfiguracyjnych, są kluczowe w dostosowywaniu modeli do rzeczywistych potrzeb. Warto jednak pamiętać, że proces ten wymaga nie tylko odpowiednich narzędzi, ale i wiedzy o tym, jakie parametry są kluczowe dla danego modelu i jak ich zmiana może wpłynąć na wydajność oraz dokładność predykcji.

Optymalizacja hiperparametrów nie jest jednak procesem jednorazowym – wymaga wielu iteracji, testowania różnych kombinacji, oraz uwzględniania specyfiki sprzętu, na którym model jest uruchamiany. Znalezienie najlepszych ustawień to długotrwały proces, który może wymagać elastyczności w doborze narzędzi i metod. Należy również pamiętać, że użycie zaawansowanych algorytmów optymalizacji, takich jak Hyperopt, może znacznie przyspieszyć ten proces, jednocześnie zmniejszając ryzyko przetrenowania modelu czy błędów w predykcjach.

Czy agent AI potrafi samodzielnie sprawdzać fakty i podejmować działania?

W świecie coraz większego zalewu informacji, możliwość automatycznego sprawdzania faktów staje się nie tylko pożądana, ale wręcz konieczna. Kluczowym elementem w osiągnięciu tego celu są tzw. agenci zero-shot, wykorzystujący modele językowe dużej skali (LLM) w połączeniu z dostępem do narzędzi zewnętrznych – wyszukiwarek, kalkulatorów czy silników obliczeniowych. Dzięki wbudowanej pamięci konwersacyjnej i elastycznemu łączeniu narzędzi, agent taki może interpretować pytanie, wybrać właściwą metodę pozyskania danych, zanalizować odpowiedź i podjąć logiczną decyzję co do jej prawdziwości.

Przykład pokazujący działanie takiego agenta dotyczy pytania o zasięg Tesli Model X. Po nieudanej próbie użycia Wolfram Alpha, agent dynamicznie zmienia strategię i korzysta z wyszukiwarki internetowej. Otrzymana odpowiedź w milach zostaje przeliczona na kilometry, co pozwala mu potwierdzić poprawność twierdzenia. Mechanizm ten nie polega na prostym porównaniu liczb, ale na zdolności do wyciągania logicznych wniosków na podstawie niepełnych, różnorodnych źródeł danych. Agent rozpoznaje sens pytania, wybiera narzędzie, interpretuje wynik i podejmuje decyzję w sposób niemal ludzki.

W innym przypadku, zapytanie o temperaturę w Londynie wymaga pobrania danych pogodowych z dnia poprzedniego. Agent sięga po dane z Wolfram Alpha, porównuje je z udzieloną odpowiedzią i dokonuje oceny. Podobnie, pytanie o wiek Leonardo DiCaprio podniesiony do potęgi 0,43 wymaga nie tylko znalezienia aktualnego wieku aktora, lecz także wykonania obliczenia przy pomocy wbudowanego narzędzia matematycznego. Takie działanie wykracza daleko poza możliwości klasycznych asystentów głosowych czy botów wyszukujących informacje.

Z punktu widzenia architektury, ten rodzaj agenta nie jest skomplikowany – opiera się na kilku zewnętrznych źródłach danych i prostej pętli decyzyjnej. Jednak jego znaczenie wykracza poza strukturę: to narzędzie jest w stanie autonomicznie analizować prawdziwość wypowiedzi, zapewniając zgodność przekazywanych informacji z faktami. Dzięki połączeniu przetwarzania języka naturalnego, obliczeń i ekstrakcji informacji z sieci, agent działa jako niezależny filtr informacyjny, wzmacniając wiarygodność komunikacji w erze dezinformacji.

Zastosowania takiej technologii nie kończą się jednak na komputerach. Przełomem w adaptacji agentów AI do użytku osobistego jest urządzenie Rabbit R1, działające na bazie Rabbit OS i tzw. Large Action Model (LAM). Ten system umożliwia wykonywanie złożonych zadań cyfrowych – od rezerwacji podróży, przez zakupy online, aż po zarządzanie codziennymi obowiązkami – całkowicie za pomocą języka naturalnego. W przeciwieństwie do tradycyjnych asystentów głosowych, R1 nie jest ograniczony do prostych zapytań, ale potrafi imitować złożone interakcje użytkownika z aplikacjami, nawet jeśli nie posiadają one publicznego API.

Kluczowe dla działania Rabbit OS są rozwiązania neuro-symboliczne – hybryda metod neuronowych i symbolicznych. LAM uczy się na podstawie obserwacji interakcji użytkownika, tworząc wewnętrzny model działania aplikacji. Pozwala to na eliminację potrzeby ręcznej integracji z usługami, co radykalnie przyspiesza rozwój systemu. Co więcej, regularność i minimalizm interakcji zapewniają większą przewidywalność i transparentność działań agenta – w odróżnieniu od kreatywności pożądanej w modelach językowych.

LAM wykorzystuje podejście imitacyjne, gdzie na podstawie demonstracji budowany jest konceptualny szkielet interfejsu. Integracja badań z obszaru modelowania języka, języków programowania i metod formalnych stawia ten projekt na przecięciu różnych dyscyplin, umożliwiając precyzyjne odwzorowanie ludzkich działań w środowisku cyfrowym. Kluczowe przy tym jest zapewnienie, by działania agenta były zgodne z wartościami humanistycznymi – przewidywalne, etyczne i szanujące użytkownika.

Dzięki przeniesieniu obliczeń do centrów danych, Rabbit R1 oferuje zaawansowane możliwości przy niższych kosztach i mniejszym zużyciu energii, czyniąc zaawansowane doświadczenia AI bardziej dostępnymi i zrównoważonymi.

Ważne, by czytelnik rozumiał, że skuteczność takiego systemu nie polega jedynie na posiadaniu dużego modelu językowego, lecz na odpowiedniej kompozycji narzędzi, sekwencji działań i umiejętności rozpoznawania kontekstu. Dobrze zaprojektowany agent nie musi być skomplikowany technologicznie – musi być dobrze przemyślany architektonicznie. To właśnie w tym ukryty jest prawdziwy potencjał automatyzacji procesów poznawczych w erze cyfrowej.