Collaborative Language Model Runner
Petals ist ein Open-Source-System, das kollaborative Inferenz und Feinabstimmung großer Sprachmodelle ermöglicht, indem Modellteile über mehrere Benutzer verteilt werden.
https://petals.ml/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 16, 2024
Was ist Collaborative Language Model Runner
Petals ist ein innovatives Framework, das es Benutzern ermöglicht, große Sprachmodelle (LLMs) mit über 100 Milliarden Parametern kollaborativ auszuführen und fein abzustimmen. Entwickelt im Rahmen des BigScience-Projekts, zielt Petals darauf ab, den Zugang zu leistungsstarken LLMs wie BLOOM-176B zu demokratisieren, indem ein dezentrales Netzwerk geschaffen wird, in dem Benutzer ihre Rechenressourcen beitragen können. Dieses System überwindet die Hardwarebeschränkungen, die typischerweise verhindern, dass einzelne Forscher solche massiven Modelle nutzen, und macht fortschrittliche NLP-Funktionen für ein breiteres Publikum zugänglicher.
Hauptfunktionen von Collaborative Language Model Runner
Petals ist ein Open-Source-dezentralisiertes System, das die kollaborative Inferenz und Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) mit über 100 Milliarden Parametern ermöglicht. Es erlaubt Benutzern, diese Modelle auszuführen, indem sie nur einen kleinen Teil lokal laden und sich mit anderen zusammenschließen, die die verbleibenden Teile bereitstellen, wodurch LLMs ohne High-End-Hardwareanforderungen zugänglich werden.
Verteilte Modellausführung: Führt große Sprachmodelle aus, indem sie über mehrere Maschinen in einem BitTorrent-ähnlichen Netzwerk aufgeteilt werden.
Flexible API: Bietet eine auf PyTorch basierende API, die benutzerdefinierte Feinabstimmung, Sampling-Methoden und Zugriff auf die Interna des Modells ermöglicht.
Effiziente Inferenz: Ermöglicht Inferenz bis zu 10x schneller als traditionelle Offloading-Techniken.
Kollaborative Feinabstimmung: Ermöglicht Benutzern, große Modelle kollaborativ unter Verwendung verteilter Ressourcen feinabzustimmen.
Anwendungsfälle von Collaborative Language Model Runner
Forschung und Experimentierung: Ermöglicht Forschern, mit großen Sprachmodellen ohne teure Hardware zu experimentieren.
Interaktive KI-Anwendungen: Unterstützt den Aufbau interaktiver KI-Anwendungen wie Chatbots mit reduzierter Latenz.
Demokratisierter KI-Zugang: Macht leistungsstarke Sprachmodelle einer breiteren Nutzer- und Organisationsgruppe zugänglich.
Anpassung benutzerdefinierter Modelle: Ermöglicht die Feinabstimmung großer Modelle für spezifische Bereiche oder Aufgaben in Zusammenarbeit.
Vorteile
Reduziert die Hardwarekosten für die Nutzung großer Sprachmodelle
Ermöglicht flexible Forschung und Experimentierung
Verbessert die Inferenzgeschwindigkeit im Vergleich zum Offloading
Nachteile
Beruht auf der Teilnahme der Gemeinschaft und dem Teilen von Ressourcen
Kann Datenschutzbedenken beim Verarbeiten sensibler Daten haben
Leistung hängt von den Netzwerkbedingungen und verfügbaren Peers ab
Wie verwendet man Collaborative Language Model Runner
Installieren Sie Petals: Installieren Sie Petals und seine Abhängigkeiten mit pip: pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Benötigte Module importieren: Importieren Sie die erforderlichen Module von Petals und Transformers: from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Wählen Sie ein Modell: Wählen Sie ein großes Sprachmodell im Petals-Netzwerk aus, wie 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Tokenizer und Modell initialisieren: Erstellen Sie die Tokenizer- und Modellobjekte: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Eingabe vorbereiten: Tokenisieren Sie Ihren Eingabetext: inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Ausgabe generieren: Verwenden Sie das Modell, um Text basierend auf der Eingabe zu generieren: outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Ausgabe dekodieren: Dekodieren Sie die generierten Token-IDs zurück in Text: generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Optional: Ressourcen beitragen: Um das Netzwerk zu erweitern, können Sie einen Petals-Server ausführen, um Ihre GPU zu teilen: python -m petals.cli.run_server model_name
Collaborative Language Model Runner FAQs
Petals ist ein Open-Source-System, das es Benutzern ermöglicht, große Sprachmodelle (100B+ Parameter) kollaborativ und verteilt auszuführen, ähnlich wie BitTorrent. Es ermöglicht das Ausführen von Modellen wie BLOOM-176B für Inferenz und Feinabstimmung, indem Benutzer kleine Teile des Modells laden und sich mit anderen zusammenschließen.
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