Collaborative Language Model Runner Introducción
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.
Ver más¿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.
¿Cómo funciona Collaborative Language Model Runner?
Petals opera dividiendo modelos de lenguaje grandes en partes más pequeñas que se distribuyen entre los dispositivos de varios usuarios. Cuando un usuario quiere ejecutar inferencia o ajustar un modelo, carga solo una pequeña porción localmente y se conecta con otros usuarios que alojan las partes restantes. Esto crea un pipeline colaborativo para la ejecución rápida e interactiva del modelo. El sistema maneja las complejidades de formar cadenas de servidores, mantener cachés y recuperarse de fallos de manera transparente. Petals está construido sobre PyTorch y Hugging Face Transformers, permitiendo a los usuarios emplear varios métodos de ajuste y muestreo, ejecutar caminos personalizados a través del modelo y acceder a estados ocultos, proporcionando conveniencia similar a una API con la flexibilidad de la ejecución local.
Beneficios de Collaborative Language Model Runner
Petals ofrece varias ventajas clave para investigadores y desarrolladores que trabajan con modelos de lenguaje grandes. Permite el acceso a LLMs de última generación sin necesidad de hardware costoso, democratizando la investigación en IA. El sistema proporciona mayor flexibilidad que las API típicas, permitiendo a los usuarios ajustar modelos, acceder a estados internos e implementar algoritmos personalizados. Petals admite tanto tareas de inferencia como de entrenamiento, lo que lo hace versátil para diversas aplicaciones de PLN. Al aprovechar la computación distribuida, logra velocidades de procesamiento más rápidas en comparación con las técnicas de descarga. Además, Petals fomenta un ecosistema colaborativo donde los usuarios pueden contribuir con recursos y potencialmente mejorar modelos de manera colectiva, avanzando en el campo del procesamiento del lenguaje natural.
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