AIパフォーマンスの最適化：効率的なLLM展開ガイド

高性能AIアプリケーションのために大規模な言語モデル（LLM）をマスターする

人工知能の台頭（AI）は、最適な革新と生産性のために効率的なLLM展開を必要とします。即時の洞察を提供するニーズまたはデータ分析ツールを予測するAIを搭載したカスタマーサービスを想像してください。これには、LLMサービングをマスターする必要があります - LLMを高性能のリアルタイムアプリケーションに変換します。この記事では、効率的なLLMのサービングと展開について、最適なプラットフォーム、最適化戦略、および強力で応答性の高いAIソリューションを作成するための実用的な例をカバーします。

主要な学習目標：

• LLM展開の概念とリアルタイムアプリケーションにおけるその重要性を把握します。
• 機能やユースケースなど、さまざまなLLMサービングフレームワークを調べます。
• さまざまなフレームワークを使用してLLMを展開するためのコード例で実践的な経験を積む。
• レイテンシとスループットに基づいて、LLMサービングフレームワークを比較およびベンチマークすることを学びます。
• さまざまなアプリケーションで特定のLLMサービングフレームワークを使用するための理想的なシナリオを特定します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• 導入
• Triton Inference Server：ディープダイビング
• 生産テキスト生成のためのハギングフェイスモデルの最適化
• VLLM：言語モデルのバッチ処理の革新
• DeepSpeed-MII：効率的なLLM展開のためにディープスピードを活用します
• OpenllM：適応可能なフレームワーク統合
• Ray Serveを使用したスケーリングモデルの展開
• Ctranslate2による推論の加速
• 遅延とスループットの比較
• 結論
• よくある質問

Triton Inference Server：ディープダイビング

Triton Inference Serverは、生産中の機械学習モデルを展開およびスケーリングするための堅牢なプラットフォームです。 Nvidiaによって開発されたTensorflow、Pytorch、ONNX、およびカスタムバックエンドをサポートしています。

主な機能：

• モデル管理：動的荷重/アンロード、バージョン制御。
• 推論の最適化：マルチモデルアンサンブル、バッチ、動的バッチ。
• メトリックとロギング：監視用のプロメテウス統合。
• アクセラレータサポート：GPU、CPU、およびDLAサポート。

セットアップと構成：

Tritonのセットアップは複雑であり、DockerとKubernetesの親しみやすさが必要です。ただし、Nvidiaは包括的なドキュメントとコミュニティサポートを提供しています。

使用事例：

パフォーマンス、スケーラビリティ、マルチフレームワークのサポートを必要とする大規模な展開に最適です。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

生産テキスト生成のためのハギングフェイスモデルの最適化

このセクションでは、テキスト生成のためにハギングフェイスモデルの使用に焦点を当て、追加のアダプターなしでネイティブサポートを強調します。並列処理、リクエスト管理のためのバッファリング、効率のバッチにモデルシャードを使用します。 GRPCは、コンポーネント間の迅速な通信を保証します。

主な機能：

• ユーザーフレンドリー：シームレスなハギングフェイスの統合。
• カスタマイズ：微調整およびカスタム構成が可能になります。
• トランスのサポート：トランスライブラリを活用します。

ユースケース：

チャットボットやコンテンツ生成など、直接ハグFaceモデルの統合を必要とするアプリケーションに適しています。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

VLLM：言語モデルのバッチ処理の革新

VLLMは、バッチされたプロンプト配信の速度を優先し、レイテンシとスループットを最適化します。効率的なバッチテキスト生成のために、ベクトル化された操作と並列処理を使用します。

主な機能：

• 高性能：低レイテンシとスループットの高さに最適化されています。
• バッチ処理：バッチリクエストの効率的な処理。
• スケーラビリティ：大規模な展開に適しています。

ユースケース：

リアルタイム翻訳やインタラクティブなAIシステムなど、速度に最適なアプリケーションに最適です。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

DeepSpeed-MII：効率的なLLM展開のためにディープスピードを利用します

DeepSpeed-MIIは、DeepSpeedを経験したユーザー向けで、効率的なLLM展開に焦点を当て、モデルの並列性、メモリ効率、速度の最適化をスケーリングします。

主な機能：

• 効率：メモリと計算効率。
• スケーラビリティ：非常に大きなモデルを処理します。
• 統合：ディープスピードワークフローを使用したシームレス。

ユースケース：

Deepspeedに精通している研究者や開発者に最適であり、高性能トレーニングと展開の優先順位を付けています。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

Openllm：柔軟なアダプター統合

Openllmは、アダプターをコアモデルに接続し、ハグFaceエージェントを使用します。 Pytorchを含む複数のフレームワークをサポートします。

主な機能：

• フレームワークアグノーティス：複数の深い学習フレームワークをサポートします。
• エージェントの統合：レバレッジハグFaceエージェント。
• アダプターサポート：モデルアダプターとの柔軟な統合。

ユースケース：

フレームワークの柔軟性と広範なハグするフェイスツールの使用を必要とするプロジェクトに最適です。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

レイレイのレバレッジは、スケーラブルなモデルの展開に役立ちます

Ray Servは、信頼できるスケーラブルなソリューションを必要とする成熟プロジェクトの安定したパイプラインと柔軟な展開を提供します。

主な機能：

• 柔軟性：複数の展開アーキテクチャをサポートします。
• スケーラビリティ：ハイロードアプリケーションを処理します。
• 統合：Rayのエコシステムでうまく機能します。

ユースケース：

堅牢でスケーラブルなサービングインフラストラクチャを必要とする確立されたプロジェクトに最適です。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

Ctranslate2を使用した推論を高速化します

Ctranslate2は、特にCPUベースの推論に対して速度を優先します。翻訳モデル用に最適化されており、さまざまなアーキテクチャをサポートしています。

主な機能：

• CPU最適化：CPU推論の高性能。
• 互換性：一般的なモデルアーキテクチャをサポートします。
• 軽量：最小限の依存関係。

ユースケース：

翻訳サービスなどのCPU速度と効率の優先順位付けに適しています。

デモコードと説明：（コードは元の入力と同じままです）

遅延とスループットの比較

（レイテンシとスループットを比較するテーブルと画像は、元の入力と同じままです）

結論

応答性の高いAIアプリケーションにとって、効率的なLLMサービングが重要です。この記事では、それぞれに独自の利点があるさまざまなプラットフォームを調査しました。最良の選択は、特定のニーズに依存します。

重要なテイクアウト：

• モデルに提供するモデルは、推論のために訓練されたモデルを展開します。
• さまざまなプラットフォームが異なるパフォーマンスの面で優れています。
• フレームワークの選択は、ユースケースに依存します。
• 一部のフレームワークは、成熟したプロジェクトでのスケーラブルな展開に適しています。

よくある質問：

（FAQは元の入力と同じままです）

注：この記事に示されているメディアは、[関連するエンティティに言及]が所有しておらず、著者の裁量で使用されます。

以上がAIパフォーマンスの最適化：効率的なLLM展開ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。