Collaborative Language Model Runner
Petals è un sistema open-source che consente inferenze collaborative e ottimizzazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni distribuendo parti del modello tra più utenti.
https://petals.ml/?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Dec 16, 2024
Cos'è Collaborative Language Model Runner
Petals è un framework innovativo che consente agli utenti di eseguire e ottimizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) con oltre 100 miliardi di parametri in modo collaborativo. Sviluppato come parte del progetto BigScience, Petals mira a democratizzare l'accesso a potenti LLM come BLOOM-176B creando una rete decentralizzata in cui gli utenti possono contribuire con le proprie risorse computazionali. Questo sistema supera le limitazioni hardware che tipicamente impediscono ai singoli ricercatori di utilizzare modelli così massicci, rendendo le capacità avanzate di NLP più accessibili a un pubblico più ampio.
Caratteristiche principali di Collaborative Language Model Runner
Petals è un sistema decentralizzato open-source che consente l'inferenza collaborativa e il fine-tuning di grandi modelli di linguaggio (LLMs) con oltre 100 miliardi di parametri. Permette agli utenti di eseguire questi modelli caricando solo una piccola parte localmente e collaborando con altri che forniscono le parti rimanenti, rendendo gli LLM accessibili senza requisiti hardware di alta gamma.
Esecuzione del Modello Distribuito: Esegue grandi modelli di linguaggio suddividendoli su più macchine in una rete in stile BitTorrent.
API Flessibile: Fornisce un'API basata su PyTorch che consente il fine-tuning personalizzato, metodi di campionamento e accesso agli interni del modello.
Inferenza Efficiente: Consente inferenze fino a 10 volte più veloci rispetto alle tecniche di offloading tradizionali.
Fine-tuning Collaborativo: Consente agli utenti di effettuare il fine-tuning di grandi modelli in modo collaborativo utilizzando risorse distribuite.
Casi d'uso di Collaborative Language Model Runner
Ricerca e Sperimentazione: Consente ai ricercatori di sperimentare con grandi modelli di linguaggio senza hardware costoso.
Applicazioni AI Interattive: Supporta la creazione di applicazioni AI interattive come chatbot con latenza ridotta.
Accesso Democratizzato all'AI: Rende modelli di linguaggio potenti accessibili a una gamma più ampia di utenti e organizzazioni.
Adattamento del Modello Personalizzato: Consente il fine-tuning di grandi modelli per domini o compiti specifici in modo collaborativo.
Vantaggi
Riduce i costi hardware per l'utilizzo di grandi modelli di linguaggio
Consente ricerca e sperimentazione flessibili
Migliora la velocità di inferenza rispetto all'offloading
Svantaggi
Si basa sulla partecipazione della comunità e sulla condivisione delle risorse
Potrebbe avere preoccupazioni sulla privacy quando si elaborano dati sensibili
Le prestazioni dipendono dalle condizioni di rete e dai peer disponibili
Come usare Collaborative Language Model Runner
Installa Petals: Installa Petals e le sue dipendenze usando pip: pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Importa i moduli richiesti: Importa i moduli necessari da Petals e Transformers: from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Scegli un modello: Seleziona un modello di linguaggio di grandi dimensioni disponibile sulla rete Petals, come 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Inizializza tokenizer e modello: Crea gli oggetti tokenizer e modello: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Prepara l'input: Tokenizza il tuo testo di input: inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Genera output: Usa il modello per generare testo basato sull'input: outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Decodifica l'output: Decodifica gli ID dei token generati di nuovo in testo: generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Opzionale: Contribuisci risorse: Per aiutare ad espandere la rete, puoi eseguire un server Petals per condividere la tua GPU: python -m petals.cli.run_server model_name
FAQ di Collaborative Language Model Runner
Petals è un sistema open-source che consente agli utenti di eseguire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (oltre 100B parametri) in modo collaborativo e distribuito, simile a BitTorrent. Consente di eseguire modelli come BLOOM-176B per inferenza e fine-tuning facendo caricare agli utenti piccole parti del modello e collaborando con altri.
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