Jak zoptymalizować proces wdrażania i obsługi dużych modeli AI?

Optymalizacja procesów związanych z wdrażaniem dużych modeli językowych (LLM) na różnych platformach chmurowych, takich jak Amazon SageMaker, Azure czy Google Cloud, staje się coraz bardziej istotna w kontekście szybkiego rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji. Umożliwia to skrócenie czasu wdrożenia aplikacji AI oraz poprawę efektywności wykorzystania zasobów sprzętowych. Proces ten często wymaga minimalnego kodowania, gdzie użytkownicy jedynie określają identyfikator modelu i opcjonalne parametry, aby zoptymalizować model za pomocą narzędzi takich jak TensorRT-LM. Co więcej, nowoczesne zestawy narzędzi do kompilacji modeli, takie jak DLC (Deep Learning Containers), pozwalają na automatyzację tworzenia zoptymalizowanego repozytorium modeli. Zastosowanie zaawansowanych technik kwantyzacji, takich jak GPTQ, AWQ czy SmoothQuant, pozwala na dalsze zmniejszenie zapotrzebowania na zasoby przy zachowaniu wysokiej jakości wyników.

Jednak, mimo że usługi takie jak SageMaker ułatwiają cały proces, kluczowym elementem jest wybór odpowiednich parametrów do konfiguracji serwowania modelu, co może mieć duży wpływ na czas odpowiedzi oraz wydajność całego systemu. W szczególności, w przypadku gdy modele wymagają podziału na różne urządzenia GPU (model parallelism), istotne staje się ustawienie stopnia równoległości tensorów, co może znacząco wpłynąć na latencję modelu. Na przykład, w pliku konfiguracyjnym, który jest używany do serwowania modelu Llama2 7B z Huggingface, podstawowe ustawienia obejmują takie parametry jak typ silnika (np. Python), identyfikator modelu oraz precyzja danych (np. fp16). Dzięki temu możliwe jest precyzyjne dostosowanie procesu serwowania do specyficznych potrzeb użytkownika.

Warto również zwrócić uwagę na problematyczne ustawienie domyślnego limitu czasowego ładowania modelu, który w wielu przypadkach może być zbyt krótki, zwłaszcza w przypadku modeli wymagających więcej czasu na załadowanie. Ustawienie parametru option.model_loading_timeout pozwala na wydłużenie czasu oczekiwania, co może być szczególnie przydatne w przypadku większych modeli, które wymagają czasu na pełne załadowanie przed rozpoczęciem pracy.

W przypadku optymalizacji procesu wdrażania modelu, bardzo ważnym elementem jest wybór odpowiednich technik batchingu. Batchowanie to proces, w którym zapytania są grupowane w tzw. partie, które są następnie przetwarzane jednocześnie, co pozwala na zwiększenie wydajności procesora GPU. Istnieje kilka podejść do batchowania, takich jak batchowanie dynamiczne, ciągłe oraz batchowanie z paged attention. W zależności od potrzeb, wybór odpowiedniego podejścia może znacząco wpłynąć na czas odpowiedzi oraz wykorzystanie zasobów sprzętowych. Na przykład, batchowanie dynamiczne agreguje zapytania w określonym czasie, a następnie przetwarza je w jednym zadaniu, co może być efektywne w przypadku obciążeń o zmiennej wielkości. Z kolei batchowanie ciągłe polega na dynamicznym ustawianiu wielkości partii na poziomie iteracji, co sprawia, że GPU jest wykorzystywane w sposób ciągły bez opóźnień między kolejnymi zapytaniami.

Bardzo istotnym aspektem jest również możliwość konfiguracji opóźnienia przed przetwarzaniem większych partii danych, jak w przypadku ustawienia max_batch_delay oraz batch_size. Przykłady konfiguracji pokazują, jak różne parametry mogą wpływać na rozkład obciążenia oraz opóźnienia, a także na efektywność obliczeń. Na przykład, zastosowanie paged attention w połączeniu z batchowaniem ciągłym pozwala na bardziej elastyczne zarządzanie pamięcią GPU, zapewniając jednocześnie wyższą wydajność w przypadku dużych modeli.

W kontekście konfiguracji serwowania, szczególną uwagę warto zwrócić na możliwość manipulacji szeregiem innych parametrów. W przypadku platform takich jak Amazon SageMaker, pełna dokumentacja dotycząca opcji serwowania modelu LMI jest dostępna online i pozwala na dostosowanie konfiguracji do potrzeb konkretnego modelu i środowiska, w którym jest on uruchamiany. Użytkownicy mogą m.in. dostosować liczbę procesów GPU, czas oczekiwania na załadowanie modelu oraz opcje dynamicznego batchowania.

Jakie narzędzia przyspieszają działanie dużych modeli językowych?

W ostatnich latach Nvidia poczyniła znaczne postępy w dziedzinie optymalizacji dużych modeli językowych (LLM) dzięki wprowadzeniu TensorRT-LLM oraz jego integracji w ramach Nvidia NeMo. TensorRT-LLM to biblioteka stworzona z myślą o kompilacji i optymalizacji LLM-ów pod kątem ich działania na procesorach graficznych Nvidia. Jest to rozwiązanie typu open-source, dostępne za darmo, które stanowi integralną część frameworka Nvidia NeMo – kompleksowego narzędzia do budowania, dostosowywania i wdrażania aplikacji generujących AI.

Główną zaletą TensorRT-LLM jest jego zdolność do obsługi ogromnych rozmiarów i złożoności LLM-ów, które w przypadku braku odpowiedniej optymalizacji mogą okazać się zarówno kosztowne, jak i bardzo wolne w działaniu. TensorRT-LLM rozwiązuje ten problem, wprowadzając różne techniki optymalizacyjne, takie jak fuzja rdzeni, kwantyzacja, implementacje w C++, przechowywanie pamięci kluczy i wartości (KV caching), przetwarzanie w locie (in-flight batching) oraz paged attention. Te optymalizacje zostały zintegrowane z intuicyjnym interfejsem API w Pythonie, co znacząco ułatwia definiowanie i budowanie nowych modeli.

TensorRT-LLM w pełni wykorzystuje kompilator głębokiego uczenia się TensorRT, a jego rdzenie zostały zoptymalizowane specjalnie pod kątem zaawansowanych implementacji takich jak FlashAttention oraz maskowane wielogłowowe uwagi (MHA), które są kluczowe przy uruchamianiu LLM-ów. Zestaw narzędzi obejmuje także etapy przetwarzania wstępnego i końcowego oraz prymitywy komunikacji w trybie multi-GPU i multinode, zapewniając przełomową wydajność w przypadku inferencji LLM-ów na procesorach graficznych.

Warto podkreślić, że TensorRT-LLM wspiera różne LLM-y, takie jak Llama 1 i 2, ChatGLM, Falcon, MPT, Baichuan i Starcoder. Zawiera również funkcje takie jak przetwarzanie w locie, paged attention, inferencję multi-GPU/multinode oraz wsparcie dla najnowszych architektur GPU firmy Nvidia. Ten kompleksowy zestaw narzędzi pokazuje zaangażowanie Nvidii w współpracę z czołowymi firmami LLM, przyspieszając i optymalizując proces inferencji, co ma kluczowe znaczenie dla rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Co istotne, TensorRT-LLM jest również zintegrowany z Nvidia Triton Inference Server, tworząc gotowe środowisko do produkcyjnego wdrażania LLM-ów. Nowy backend Triton Inference Server dla TensorRT-LLM wykorzystuje runtime C++ TensorRT-LLM do szybkiej inferencji i wprowadza zaawansowane techniki takie jak przetwarzanie w locie i paged KV-caching. Połączenie TensorRT-LLM i Triton Inference Server stanowi przykład wysiłków Nvidii na rzecz zapewnienia solidnego, skalowalnego i efektywnego rozwiązania do inferencji LLM-ów, które znajduje zastosowanie w wielu branżach i przypadkach użycia.

Z drugiej strony, współczesne rozwój technologii przyspieszania opartego na CPU także zdobywa na znaczeniu. Choć LLM-y tradycyjnie wykorzystywały głównie GPU do intensywnych obliczeń, współpraca firm takich jak Numenta i Intel umożliwiła znaczną poprawę wydajności inferencji na procesorach Intel Xeon Max Series. Numenta dostarczyła niestandardowo wytrenowane modele językowe, które osiągnęły zadziwiające wyniki na procesorach Xeon czwartej generacji, oferując latencję poniżej 10 ms i 100-krotne przyspieszenie przepustowości w porównaniu z implementacjami na procesorach AMD Milan przy inferencji BERT. Dla obróbki dużych dokumentów, te same modele osiągają przyspieszenie rzędu 20 razy na procesorach Intel Xeon Max, co pokazuje potencjał procesorów CPU w obsłudze złożonych zadań NLP, które tradycyjnie były zarezerwowane dla GPU.

Dalszym krokiem w tej dziedzinie jest DeepSparse, technologia opracowana przez Neural Magic, która pozwala na przyspieszenie generowania tekstu na CPU aż o 7 razy, wykorzystując rzadkość modeli. To rozwiązanie pozwala na wdrażanie sparse LLM-ów na standardowym sprzęcie CPU, czy to w chmurze, centrach danych, czy na brzegu sieci, umożliwiając szeroką dostępność potężnych aplikacji LLM bez potrzeby korzystania z drogich API lub mocy obliczeniowej GPU. DeepSparse, w połączeniu z narzędziami takimi jak LangChain, daje deweloperom możliwość tworzenia i wdrażania aplikacji LLM na CPU, bez potrzeby dużych nakładów finansowych.

Wdrażanie LLM-ów na CPU przy pomocy tych narzędzi wiąże się z koniecznością potwierdzenia kompatybilności sprzętowej i instalacji odpowiednich pakietów, jak DeepSparse i LangChain. Cały proces jest uproszczony, co ułatwia adaptację i integrację LLM-ów w różnych aplikacjach, umożliwiając ich wykorzystanie nawet na prostszych konfiguracjach komputerowych. Te postępy w dziedzinie runtime’ów opartych na CPU stanowią znaczącą zmianę w krajobrazie AI, oferując elastyczniejsze i bardziej ekonomiczne opcje dla deweloperów i organizacji pragnących wykorzystać moc LLM-ów.

Wszystkie te innowacje wiążą się z wyzwaniami związanymi z monitorowaniem i obserwowaniem działania LLM-ów. Monitorowanie LLM-ów jest kluczowe, ponieważ pozwala na śledzenie ich wydajności i zapewnienie, że modele działają zgodnie z założeniami, minimalizując ryzyko wprowadzenia niezamierzonych błędów czy biasów w ich odpowiedzi. Obejmuje to analizowanie wskaźników takich jak dokładność, czas odpowiedzi, sentyment oraz adekwatność odpowiedzi do kontekstu.

Z kolei obserwowalność, czyli pełne zrozumienie tego, co dzieje się w systemie i dlaczego, staje się narzędziem niezbędnym do debugowania modeli i zapewnienia ich niezawodności. Obserwowalność opiera się na badaniu właściwości systemu, które nie zostały zdefiniowane z góry, co pozwala na odkrywanie nowych wzorców w działaniach modelu.

W kontekście LLM-ów, LLMOps, będące podzbiorem praktyk MLOps, stają się niezbędnym elementem, który pozwala na zarządzanie i operacjonalizację modeli językowych, gwarantując ich skuteczność w czasie.

Jakie wyzwania stawiają przed nami systemy oparte na dużych modelach językowych?

Modele językowe oparte na architekturze transformatorów, takie jak GPT, BERT czy T5, zdominowały współczesną sztuczną inteligencję i znalazły szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach, od rozpoznawania języka naturalnego po tworzenie zaawansowanych aplikacji konwersacyjnych. Jednak, mimo ich imponujących osiągnięć, stoją przed nimi liczne wyzwania, które są kluczowe zarówno dla ich dalszego rozwoju, jak i zastosowań w realnych scenariuszach.

W kontekście obliczeniowej efektywności warto również rozważyć kwestie związane z optymalizacją samego procesu uczenia się modeli. Na przykład, techniki takie jak adaptacyjne LoRA (AdaLoRA) oraz aktywacja świadomego kwantowania wag (AWQ) pozwalają na zmniejszenie rozmiaru modelu bez utraty wydajności, co może znacząco wpłynąć na zmniejszenie kosztów, szczególnie w przypadkach, gdy modele muszą działać w środowiskach z ograniczonymi zasobami.

Z drugiej strony, wyzwania związane z wykorzystaniem modeli językowych wykraczają poza kwestie techniczne. Modele, które są trenowane na ogromnych zbiorach danych, mogą nie tylko rejestrować, ale również wzmacniać istniejące w nich uprzedzenia czy nieetyczne zachowania. Dlatego konieczne staje się tworzenie systemów odpowiedzialnych za wykrywanie i eliminowanie takich zjawisk. Na przykład, w kontekście tworzenia agentów autonomicznych, którzy podejmują decyzje na podstawie analizy danych, istnieje ryzyko, że model nie będzie wystarczająco precyzyjnie rozumiał kontekstu etycznego danej sytuacji, co może prowadzić do niepożądanych działań. Stąd rozwój tzw. „Konstytucyjnej sztucznej inteligencji” (Constitutional AI), mającej na celu wprowadzenie zasad etycznych do decyzji podejmowanych przez AI, staje się kluczowym kierunkiem badań.

Nie można zapominać o aspektach związanych z zarządzaniem danymi. Modele takie jak GPT-4 są trenowane na miliardach parametrów, co wiąże się z koniecznością przechowywania, przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych. W tym kontekście rośnie znaczenie infrastruktury chmurowej, która pozwala na elastyczne skalowanie zasobów w zależności od potrzeb. Usługi takie jak Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) czy Azure oferują rozwiązania pozwalające na przechowywanie danych, zarządzanie nimi oraz wykonywanie zaawansowanych operacji przetwarzania w sposób, który zapewnia zarówno wysoką wydajność, jak i kontrolę nad kosztami.

Również, w miarę jak modele stają się coraz bardziej skomplikowane, pojawia się konieczność opracowania efektywnych metod ich fine-tuningu. W praktyce oznacza to konieczność dostosowywania gotowych modeli do specyficznych zadań, co w przypadku modeli o dużych rozmiarach może wiązać się z dużymi nakładami czasowymi i obliczeniowymi. Narzędzia takie jak P-Tuning, które pozwalają na bardziej precyzyjne dostosowanie parametrów modelu, stają się niezbędne, zwłaszcza w przypadku aplikacji wymagających wysokiej jakości generowania treści.

Podsumowując, wyzwania związane z dużymi modelami językowymi są wielowymiarowe i obejmują zarówno kwestie techniczne, jak i etyczne. Efektywność obliczeniowa, zarządzanie danymi, dostosowanie modeli do specyficznych zadań oraz zapewnienie odpowiednich standardów etycznych to tylko niektóre z aspektów, które muszą być uwzględnione w procesie ich rozwoju. Jakiekolwiek rozwiązania w tych obszarach, które pozwolą na bardziej zrównoważony rozwój tych technologii, będą kluczowe dla ich dalszego upowszechnienia i wykorzystania w różnych branżach.

Jak budować nowoczesne aplikacje GenAI z wykorzystaniem dużych modeli językowych?

Następnym elementem są bazy danych wektorowych. Modele LLM reprezentują słowa, zdania czy dokumenty jako gęste wektory numeryczne odzwierciedlające znaczenie semantyczne. Takie bazy jak Pinecone, Weaviate czy Milvus umożliwiają przechowywanie i przeszukiwanie miliardów takich wektorów, oferując funkcjonalności, które wykraczają poza proste dopasowanie słów kluczowych – mówimy tu o semantycznym wyszukiwaniu opartym na metrykach odległości, takich jak kosinusowa miara podobieństwa. Dzięki temu możliwe jest zbudowanie wspólnej reprezentacji wiedzy pomiędzy różnymi aplikacjami, niezależnie od momentu treningu samego modelu.

Infrastruktura obliczeniowa stanowi kolejny filar. Trening modeli takich jak GPT-3 wymaga ogromnych zasobów: w tym przypadku było to ponad 10 000 GPU i 3640 petaflop/s-dni. Dostawcy chmurowi, jak AWS, GCP czy Azure, oferują instancje zoptymalizowane pod kątem pracy z GPU/TPU, a systemy autoskalujące dynamicznie dostosowują zasoby do aktualnego zapotrzebowania. Orkiestracja, np. za pomocą Kubernetes, pozwala na skalowalne wdrażanie rozproszonych modeli LLM, co wymaga nie tylko dużej mocy obliczeniowej, ale i szybkiej, niskolatencyjnej sieci.

Sercem całej architektury jest warstwa modelu. Wybór odpowiedniego LLM ma bezpośredni wpływ na możliwości aplikacji GenAI. Modele takie jak BERT wykazują się wysoką precyzją w zadaniach związanych z rozumieniem kontekstu, podc