Collaborative Language Model Runner Introduction

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Petals est un système open-source qui permet l'inférence collaborative et le peaufinement de grands modèles de langage en distribuant des parties de modèle entre plusieurs utilisateurs.
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Profil de Collaborative Language Model Runner
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Analyses
Fonctionnalités de Collaborative Language Model Runner et cas d'utilisation
Comment utiliser Collaborative Language Model Runner et FAQ

Qu'est-ce que Collaborative Language Model Runner

Petals est un cadre innovant qui permet aux utilisateurs d'exécuter et de peaufiner des grands modèles de langage (LLM) avec plus de 100 milliards de paramètres de manière collaborative. Développé dans le cadre du projet BigScience, Petals vise à démocratiser l'accès à des LLM puissants comme BLOOM-176B en créant un réseau décentralisé où les utilisateurs peuvent contribuer leurs ressources informatiques. Ce système surmonte les limitations matérielles qui empêchent généralement les chercheurs individuels d'utiliser de tels modèles massifs, rendant les capacités avancées de traitement du langage naturel plus accessibles à un public plus large.

Comment fonctionne Collaborative Language Model Runner ?

Petals fonctionne en divisant les grands modèles de langage en parties plus petites qui sont distribuées sur les appareils de plusieurs utilisateurs. Lorsqu'un utilisateur souhaite exécuter une inférence ou peaufiner un modèle, il charge uniquement une petite partie localement et se connecte à d'autres utilisateurs hébergeant les parties restantes. Cela crée un pipeline collaboratif pour une exécution rapide et interactive du modèle. Le système gère les complexités de la formation de chaînes de serveurs, du maintien des caches et de la récupération des pannes de manière transparente. Petals est construit sur PyTorch et Hugging Face Transformers, permettant aux utilisateurs d'employer diverses méthodes de peaufinement et d'échantillonnage, d'exécuter des chemins personnalisés à travers le modèle et d'accéder aux états cachés - offrant la commodité d'une API avec la flexibilité de l'exécution locale.

Avantages de Collaborative Language Model Runner

Petals offre plusieurs avantages clés pour les chercheurs et les développeurs travaillant avec de grands modèles de langage. Il permet d'accéder à des LLM de pointe sans avoir besoin de matériel coûteux, démocratisant ainsi la recherche en IA. Le système offre plus de flexibilité que les API typiques, permettant aux utilisateurs de peaufiner les modèles, d'accéder aux états internes et de mettre en œuvre des algorithmes personnalisés. Petals prend en charge à la fois les tâches d'inférence et d'entraînement, ce qui le rend polyvalent pour diverses applications de traitement du langage naturel. En tirant parti de l'informatique distribuée, il atteint des vitesses de traitement plus rapides par rapport aux techniques de déchargement. De plus, Petals favorise un écosystème collaboratif où les utilisateurs peuvent contribuer des ressources et potentiellement améliorer les modèles collectivement, faisant progresser le domaine du traitement du langage naturel.

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