Интерес к тренировке больших языковых моделей (LLM) огромен, но не менее важной задачей является их быстрая и эффективная подача. Инженерия вывода LLM фокусируется на сокращении задержки, повышении пропускной способности и снижении потребления памяти. В этой статье рассмотрим пять проектов, которые помогут освоить ключевые идеи современных систем вывода LLM.
Первый проект, Nano-vLLM, представляет собой образовательную имплементацию vLLM-движка с возможностями управления кэшированием и параллелизмом тензоров. Работая с реальной моделью Qwen, пользователи могут изучать эффект добавления функций поэтапно, что позволяет лучше понять такие концепции, как PagedAttention.
Второй проект — FlashAttention, который перерабатывает вычисления для снижения памяти. Этот подход важен, поскольку ускорение LLM не всегда связано с меньшим количеством операций, а больше зависит от перемещения данных.
Проект с квантованием включает тестирование на моделях FP16, INT8 и 4-битных, что позволяет провести сравнение по качеству и времени генерации. Проведение экспериментов с различными методами квантования не только ускоряет работу, но и дает глубокое понимание механики работы моделей.
Четвертый проект оптимизирует спекулятивное декодирование, где меньшая модель предполагает токены, что помогает ускорить общий процесс. Наконец, заключительный проект объединяет все аспекты, включая кэширование, квантование и нагрузочное тестирование, чтобы создать полноценную систему вывода.
Эти проекты не только научат вас основам, но и позволят лучше понять, как работает современный искусственный интеллект.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена