Collaborative Language Model Runner Introduction
Petals adalah sistem sumber terbuka yang memungkinkan inferensi kolaboratif dan penyempurnaan model bahasa besar dengan mendistribusikan bagian model di antara banyak pengguna.
Lihat Lebih BanyakApa 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.
Bagaimana cara kerja Collaborative Language Model Runner?
Petals beroperasi dengan membagi model bahasa besar menjadi bagian-bagian kecil yang didistribusikan di berbagai perangkat pengguna. Ketika seorang pengguna ingin menjalankan inferensi atau menyempurnakan model, mereka hanya memuat sebagian kecil dari model tersebut secara lokal dan terhubung dengan pengguna lain yang menyimpan bagian-bagian sisanya. Ini menciptakan jalur kolaboratif untuk eksekusi model yang cepat dan interaktif. Sistem ini menangani kompleksitas pembentukan rantai server, mempertahankan cache, dan memulihkan dari kegagalan secara transparan. Petals dibangun di atas PyTorch dan Hugging Face Transformers, memungkinkan pengguna untuk menggunakan berbagai metode penyempurnaan dan pengambilan sampel, mengeksekusi jalur kustom melalui model, dan mengakses status tersembunyi - memberikan kenyamanan seperti API dengan fleksibilitas eksekusi lokal.
Manfaat dari Collaborative Language Model Runner
Petals menawarkan beberapa keuntungan utama bagi peneliti dan pengembang yang bekerja dengan model bahasa besar. Ini memungkinkan akses ke LLM canggih tanpa perlu perangkat keras yang mahal, mendemokratisasi penelitian AI. Sistem ini memberikan fleksibilitas yang lebih besar dibandingkan API biasa, memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan model, mengakses status internal, dan menerapkan algoritma kustom. Petals mendukung tugas inferensi dan pelatihan, menjadikannya serbaguna untuk berbagai aplikasi NLP. Dengan memanfaatkan komputasi terdistribusi, ini mencapai kecepatan pemrosesan yang lebih cepat dibandingkan teknik pemindahan. Selain itu, Petals mendorong ekosistem kolaboratif di mana pengguna dapat menyumbangkan sumber daya dan berpotensi meningkatkan model secara kolektif, memajukan bidang pemrosesan bahasa alami.
Lihat Selengkapnya