Collaborative Language Model Runner
Petals adalah sistem sumber terbuka yang memungkinkan inferensi kolaboratif dan penyempurnaan model bahasa besar dengan mendistribusikan bagian model di antara banyak pengguna.
https://petals.ml/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Dec 16, 2024
Apa itu Collaborative Language Model Runner
Petals adalah kerangka kerja inovatif yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan dan menyempurnakan model bahasa besar (LLM) dengan lebih dari 100 miliar parameter secara kolaboratif. Dikembangkan sebagai bagian dari proyek BigScience, Petals bertujuan untuk mendemokratisasi akses ke LLM yang kuat seperti BLOOM-176B dengan menciptakan jaringan terdesentralisasi di mana pengguna dapat menyumbangkan sumber daya komputasi mereka. Sistem ini mengatasi batasan perangkat keras yang biasanya mencegah peneliti individu dari memanfaatkan model yang begitu besar, menjadikan kemampuan NLP yang canggih lebih mudah diakses oleh audiens yang lebih luas.
Fitur Utama Collaborative Language Model Runner
Petals adalah sistem terdesentralisasi sumber terbuka yang memungkinkan inferensi kolaboratif dan penyempurnaan model bahasa besar (LLM) dengan lebih dari 100 miliar parameter. Ini memungkinkan pengguna untuk menjalankan model-model ini dengan memuat hanya sebagian kecil secara lokal dan bekerja sama dengan orang lain yang melayani bagian yang tersisa, membuat LLM dapat diakses tanpa kebutuhan perangkat keras yang canggih.
Eksekusi Model Terdistribusi: Menjalankan model bahasa besar dengan membaginya di beberapa mesin dalam jaringan gaya BitTorrent.
API Fleksibel: Menyediakan API berbasis PyTorch yang memungkinkan penyempurnaan kustom, metode pengambilan sampel, dan akses ke bagian dalam model.
Inferensi Efisien: Memungkinkan inferensi hingga 10x lebih cepat dibandingkan teknik pemindahan tradisional.
Penyempurnaan Kolaboratif: Memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan model besar secara kolaboratif menggunakan sumber daya terdistribusi.
Kasus Penggunaan Collaborative Language Model Runner
Penelitian dan Eksperimen: Memungkinkan peneliti untuk bereksperimen dengan model bahasa besar tanpa perangkat keras yang mahal.
Aplikasi AI Interaktif: Mendukung pembangunan aplikasi AI interaktif seperti chatbot dengan latensi yang lebih rendah.
Akses AI yang Didemokratisasi: Membuat model bahasa yang kuat dapat diakses oleh lebih banyak pengguna dan organisasi.
Adaptasi Model Kustom: Memungkinkan penyempurnaan model besar untuk domain atau tugas tertentu secara kolaboratif.
Kelebihan
Mengurangi biaya perangkat keras untuk menggunakan model bahasa besar
Memungkinkan penelitian dan eksperimen yang fleksibel
Meningkatkan kecepatan inferensi dibandingkan dengan pemindahan
Kekurangan
Bergantung pada partisipasi komunitas dan berbagi sumber daya
Mungkin memiliki kekhawatiran privasi saat memproses data sensitif
Kinerja tergantung pada kondisi jaringan dan peer yang tersedia
Cara Menggunakan Collaborative Language Model Runner
Instal Petals: Instal Petals dan dependensinya menggunakan pip: pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Impor modul yang diperlukan: Impor modul yang diperlukan dari Petals dan Transformers: from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Pilih model: Pilih model bahasa besar yang tersedia di jaringan Petals, seperti 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Inisialisasi tokenizer dan model: Buat objek tokenizer dan model: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Siapkan input: Tokenisasi teks input Anda: inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Hasilkan output: Gunakan model untuk menghasilkan teks berdasarkan input: outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Dekode output: Dekode ID token yang dihasilkan kembali menjadi teks: generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Opsional: Sumbangkan sumber daya: Untuk membantu memperluas jaringan, Anda dapat menjalankan server Petals untuk membagikan GPU Anda: python -m petals.cli.run_server model_name
FAQ Collaborative Language Model Runner
Petals adalah sistem sumber terbuka yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan model bahasa besar (100B+ parameter) secara kolaboratif dengan cara terdistribusi, mirip dengan BitTorrent. Ini memungkinkan menjalankan model seperti BLOOM-176B untuk inferensi dan fine-tuning dengan membiarkan pengguna memuat bagian kecil dari model dan bekerja sama dengan yang lain.
Analitik Situs Web Collaborative Language Model Runner
Lalu Lintas & Peringkat Collaborative Language Model Runner
0
Kunjungan Bulanan
-
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: May 2024-Nov 2024
Wawasan Pengguna Collaborative Language Model Runner
-
Rata-rata Durasi Kunjungan
0
Halaman Per Kunjungan
0%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Collaborative Language Model Runner
Others: 100%
Alat AI Terbaru Serupa dengan Collaborative Language Model Runner
Athena AI
Athena AI adalah platform bertenaga AI yang serbaguna yang menawarkan bantuan belajar yang dipersonalisasi, solusi bisnis, dan pelatihan hidup melalui fitur seperti analisis dokumen, pembuatan kuis, kartu flash, dan kemampuan obrolan interaktif.
Aguru AI
Aguru AI adalah solusi perangkat lunak on-premises yang menyediakan pemantauan komprehensif, keamanan, dan alat optimisasi untuk aplikasi berbasis LLM dengan fitur seperti pelacakan perilaku, deteksi anomali, dan optimisasi kinerja.
GOAT AI
GOAT AI adalah platform yang didukung AI yang menyediakan kemampuan ringkasan satu klik untuk berbagai jenis konten termasuk artikel berita, makalah penelitian, dan video, sambil juga menawarkan orkestrasi agen AI canggih untuk tugas spesifik domain.
GiGOS
GiGOS adalah platform AI yang memberikan akses ke beberapa model bahasa canggih seperti Gemini, GPT-4, Claude, dan Grok dengan antarmuka intuitif bagi pengguna untuk berinteraksi dan membandingkan berbagai model AI.
Alat AI Populer Seperti Collaborative Language Model Runner
ChatGPT
ChatGPT adalah chatbot canggih yang didukung AI yang dikembangkan oleh OpenAI yang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk terlibat dalam percakapan mirip manusia dan membantu dengan berbagai tugas.
SearchGPT
SearchGPT adalah prototipe pencarian yang didukung AI oleh OpenAI yang memberikan jawaban cepat, percakapan dengan sumber yang jelas menggunakan model GPT.
OpenAI - 12 Days of OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI adalah perusahaan penelitian kecerdasan buatan terkemuka yang mengembangkan model dan teknologi AI canggih untuk manfaat umat manusia.
Gemini - Google Vids AI
Gemini adalah keluarga model AI multimodal paling canggih dan mampu dari Google yang dapat memahami dan bernalar secara mulus di seluruh teks, gambar, video, audio, dan kode untuk mendukung berbagai aplikasi dan layanan AI.