Mengoptimumkan Prestasi AI: Panduan untuk Penyebaran LLM yang cekap

Menguasai Model Bahasa Besar (LLM) yang berkhidmat untuk aplikasi AI berprestasi tinggi

Kebangkitan kecerdasan buatan (AI) memerlukan penggunaan LLM yang cekap untuk inovasi dan produktiviti yang optimum. Bayangkan perkhidmatan pelanggan berkuasa AI menjangkakan keperluan anda atau alat analisis data yang menyampaikan pandangan segera. Ini memerlukan menguasai LLM berkhidmat-mengubah LLM menjadi aplikasi yang berprestasi tinggi, masa nyata. Artikel ini meneroka hidangan dan penempatan LLM yang cekap, meliputi platform optimum, strategi pengoptimuman, dan contoh praktikal untuk mewujudkan penyelesaian AI yang kuat dan responsif.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Memahami konsep penggunaan LLM dan kepentingannya dalam aplikasi masa nyata.
• Periksa pelbagai rangka kerja LLM, termasuk ciri -ciri dan kes penggunaannya.
• Dapatkan pengalaman praktikal dengan contoh kod untuk menggunakan LLM menggunakan rangka kerja yang berbeza.
• Belajar untuk membandingkan dan penanda aras LLM berkhidmat rangka kerja berdasarkan latensi dan throughput.
• Kenal pasti senario yang ideal untuk menggunakan rangka kerja hidangan LLM tertentu dalam pelbagai aplikasi.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan:

• Pengenalan
• Pelayan Inference Triton: menyelam yang mendalam
• Mengoptimumkan model pelukan untuk penjanaan teks pengeluaran
• VLLM: Merevolusi pemprosesan batch untuk model bahasa
• DeepSpeed-Mii: Memanfaatkan kelajuan mendalam untuk penggunaan LLM yang cekap
• OpenLLM: Integrasi Rangka Kerja yang Boleh Dihadapkan
• Penggunaan model skala dengan Ray Servent
• Mempercepat kesimpulan dengan ctranslate2
• Perbandingan latensi dan shutput
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Pelayan Inference Triton: menyelam yang mendalam

Triton Inference Server adalah platform yang mantap untuk menggunakan dan menskalakan model pembelajaran mesin dalam pengeluaran. Dibangunkan oleh Nvidia, ia menyokong Tensorflow, Pytorch, Onnx, dan Backends Custom.

Ciri -ciri utama:

• Pengurusan Model: Memuatkan/Memunggah Dinamik, Kawalan Versi.
• Pengoptimuman Inferensi: Multi-model ensembles, batching, batching dinamik.
• Metrik dan Pembalakan: Integrasi Prometheus untuk Pemantauan.
• Sokongan pemecut: Sokongan GPU, CPU, dan DLA.

Persediaan dan Konfigurasi:

Persediaan Triton boleh menjadi rumit, memerlukan Docker dan Kubernetes. Walau bagaimanapun, NVIDIA menyediakan dokumentasi komprehensif dan sokongan komuniti.

Gunakan Kes:

Ideal untuk penyebaran besar-besaran yang menuntut prestasi, skalabilitas, dan sokongan pelbagai rangka kerja.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

Mengoptimumkan model pelukan untuk penjanaan teks pengeluaran

Bahagian ini memberi tumpuan kepada menggunakan model Huggingface untuk penjanaan teks, menekankan sokongan asli tanpa penyesuai tambahan. Ia menggunakan model sharding untuk pemprosesan selari, penimbal untuk pengurusan permintaan, dan batching untuk kecekapan. GRPC memastikan komunikasi cepat antara komponen.

Ciri -ciri utama:

• Keramahan Pengguna: Integrasi Huggingface yang lancar.
• Penyesuaian: Membolehkan konfigurasi penalaan dan adat.
• Sokongan Transformers: Memanfaatkan Perpustakaan Transformers.

Gunakan Kes:

Sesuai untuk aplikasi yang memerlukan integrasi model Huggingface langsung, seperti chatbots dan penjanaan kandungan.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

VLLM: Merevolusi pemprosesan batch untuk model bahasa

VLLM mengutamakan kelajuan dalam penghantaran segera, mengoptimumkan latensi dan throughput. Ia menggunakan operasi vektor dan pemprosesan selari untuk penjanaan teks yang cekap.

Ciri -ciri utama:

• Prestasi Tinggi: Dioptimumkan untuk latensi rendah dan throughput yang tinggi.
• Pemprosesan Batch: Pengendalian yang cekap dari permintaan batch.
• Skalabiliti: Sesuai untuk penyebaran besar-besaran.

Gunakan Kes:

Terbaik untuk aplikasi kritikal laju, seperti terjemahan masa nyata dan sistem AI interaktif.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

DeepSpeed-Mii: Memanfaatkan Kelajuan Deepspeed untuk Penyebaran LLM Cekap

DeepSpeed-MII adalah untuk pengguna yang berpengalaman dengan kelajuan yang mendalam, memberi tumpuan kepada penggunaan LLM yang cekap dan skala melalui model paralelisme, kecekapan memori, dan pengoptimuman kelajuan.

Ciri -ciri utama:

• Kecekapan: Memori dan kecekapan pengiraan.
• Skalabiliti: Mengendalikan model yang sangat besar.
• Integrasi: Lancar dengan aliran kerja yang mendalam.

Gunakan Kes:

Ideal untuk penyelidik dan pemaju yang biasa dengan DeepSpeed, mengutamakan latihan dan penempatan prestasi tinggi.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

OpenLLM: Integrasi Penyesuai Fleksibel

OpenLLM menghubungkan penyesuai ke model teras dan menggunakan ejen Huggingface. Ia menyokong pelbagai kerangka, termasuk pytorch.

Ciri -ciri utama:

• Rangka Kerja Agnostik: Menyokong pelbagai kerangka pembelajaran mendalam.
• Integrasi Ejen: Leverages Huggingface Ejen.
• Sokongan Penyesuai: Integrasi fleksibel dengan penyesuai model.

Gunakan Kes:

Hebat untuk projek yang memerlukan fleksibiliti kerangka dan penggunaan alat peluh yang luas.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

Memanfaatkan Ray berkhidmat untuk penggunaan model berskala

Ray Server menyediakan saluran paip yang stabil dan penggunaan fleksibel untuk projek -projek matang yang memerlukan penyelesaian yang boleh dipercayai dan berskala.

Ciri -ciri utama:

• Fleksibiliti: Menyokong pelbagai arkitek penempatan.
• Skalabiliti: Mengendalikan aplikasi beban tinggi.
• Integrasi: Bekerja dengan baik dengan ekosistem Ray.

Gunakan Kes:

Ideal untuk projek -projek yang ditubuhkan yang memerlukan infrastruktur berkhidmat yang mantap dan berskala.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

Mempercepatkan kesimpulan dengan ctranslate2

CTranslate2 mengutamakan kelajuan, terutamanya untuk kesimpulan berasaskan CPU. Ia dioptimumkan untuk model terjemahan dan menyokong pelbagai seni bina.

Ciri -ciri utama:

• Pengoptimuman CPU: Prestasi tinggi untuk kesimpulan CPU.
• Keserasian: Menyokong seni bina model popular.
• Ringan: Ketergantungan yang minimum.

Gunakan Kes:

Sesuai untuk aplikasi yang mengutamakan kelajuan dan kecekapan CPU, seperti perkhidmatan terjemahan.

Kod Demo dan Penjelasan: (Kod tetap sama seperti dalam input asal)

Perbandingan latensi dan shutput

(Jadual dan imej membandingkan latensi dan throughput tetap sama seperti dalam input asal)

Kesimpulan

Hidangan LLM yang cekap adalah penting untuk aplikasi AI yang responsif. Artikel ini meneroka pelbagai platform, masing -masing dengan kelebihan yang unik. Pilihan terbaik bergantung kepada keperluan khusus.

Takeaways Kunci:

• Model berkhidmat menggunakan model terlatih untuk kesimpulan.
• Platform yang berbeza cemerlang dalam aspek prestasi yang berbeza.
• Pemilihan kerangka bergantung pada kes penggunaan.
• Sesetengah rangka kerja lebih baik untuk penyebaran berskala dalam projek yang matang.

Soalan Lazim:

(Soalan Lazim tetap sama seperti dalam input asal)

Nota: Media yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak dimiliki oleh [menyebutkan entiti yang berkaitan] dan digunakan mengikut budi bicara penulis.

Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan Prestasi AI: Panduan untuk Penyebaran LLM yang cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!