Collaborative Language Model Runner
Petals es un sistema de código abierto que permite la inferencia y el ajuste colaborativo de modelos de lenguaje grandes al distribuir partes del modelo entre múltiples usuarios.
https://petals.ml/?utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/12/2024
¿Qué es Collaborative Language Model Runner?
Petals es un marco innovador que permite a los usuarios ejecutar y ajustar modelos de lenguaje grandes (LLMs) con más de 100 mil millones de parámetros de manera colaborativa. Desarrollado como parte del proyecto BigScience, Petals tiene como objetivo democratizar el acceso a potentes LLMs como BLOOM-176B creando una red descentralizada donde los usuarios pueden contribuir con sus recursos computacionales. Este sistema supera las limitaciones de hardware que normalmente impiden a los investigadores individuales utilizar modelos tan masivos, haciendo que las capacidades avanzadas de PLN sean más accesibles para un público más amplio.
Características Principales de Collaborative Language Model Runner
Petals es un sistema descentralizado de código abierto que permite la inferencia colaborativa y el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLMs) con más de 100 mil millones de parámetros. Permite a los usuarios ejecutar estos modelos cargando solo una pequeña parte localmente y colaborando con otros que sirven las partes restantes, haciendo que los LLMs sean accesibles sin requisitos de hardware de alta gama.
Ejecución de Modelos Distribuidos: Ejecuta grandes modelos de lenguaje dividiéndolos entre múltiples máquinas en una red estilo BitTorrent.
API Flexible: Proporciona una API basada en PyTorch que permite el ajuste fino personalizado, métodos de muestreo y acceso a los internos del modelo.
Inferencia Eficiente: Permite inferencias hasta 10 veces más rápidas que las técnicas de descarga tradicionales.
Ajuste Fino Colaborativo: Permite a los usuarios ajustar grandes modelos de manera colaborativa utilizando recursos distribuidos.
Casos de Uso de Collaborative Language Model Runner
Investigación y Experimentación: Permite a los investigadores experimentar con grandes modelos de lenguaje sin hardware costoso.
Aplicaciones de IA Interactivas: Soporta la construcción de aplicaciones de IA interactivas como chatbots con menor latencia.
Acceso a IA Democratizado: Hace que los poderosos modelos de lenguaje sean accesibles a una gama más amplia de usuarios y organizaciones.
Adaptación de Modelos Personalizados: Permite el ajuste fino de grandes modelos para dominios o tareas específicas de manera colaborativa.
Ventajas
Reduce los costos de hardware para usar grandes modelos de lenguaje
Permite una investigación y experimentación flexibles
Mejora la velocidad de inferencia en comparación con la descarga
Desventajas
Depende de la participación de la comunidad y el intercambio de recursos
Puede tener preocupaciones de privacidad al procesar datos sensibles
El rendimiento depende de las condiciones de la red y de los pares disponibles
Cómo Usar Collaborative Language Model Runner
Instalar Petals: Instala Petals y sus dependencias usando pip: pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Importar módulos requeridos: Importa los módulos necesarios de Petals y Transformers: from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Elegir un modelo: Selecciona un modelo de lenguaje grande disponible en la red de Petals, como 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Inicializar el tokenizador y el modelo: Crea los objetos del tokenizador y del modelo: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Preparar entrada: Tokeniza tu texto de entrada: inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Generar salida: Usa el modelo para generar texto basado en la entrada: outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Decodificar salida: Decodifica los IDs de token generados de vuelta a texto: generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Opcional: Contribuir recursos: Para ayudar a expandir la red, puedes ejecutar un servidor Petals para compartir tu GPU: python -m petals.cli.run_server model_name
Preguntas Frecuentes de Collaborative Language Model Runner
Petals es un sistema de código abierto que permite a los usuarios ejecutar modelos de lenguaje grandes (más de 100B de parámetros) de manera colaborativa y distribuida, similar a BitTorrent. Permite ejecutar modelos como BLOOM-176B para inferencia y ajuste fino al hacer que los usuarios carguen pequeñas partes del modelo y se unan a otros.
Análisis del Sitio Web de Collaborative Language Model Runner
Tráfico y Clasificaciones de Collaborative Language Model Runner
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Clasificación Global
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Tendencias de Tráfico: May 2024-Nov 2024
Información de Usuarios de Collaborative Language Model Runner
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Principales Regiones de Collaborative Language Model Runner
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