Collaborative Language Model Runner 기능
Petals는 대형 언어 모델의 협업 추론 및 미세 조정을 가능하게 하는 오픈 소스 시스템으로, 모델 부분을 여러 사용자에게 분산합니다.
더 보기Collaborative Language Model Runner의 주요 기능
Petals는 1000억 개 이상의 매개변수를 가진 대형 언어 모델(LLM)의 협업 추론 및 미세 조정을 가능하게 하는 오픈 소스 분산 시스템입니다. 사용자는 모델의 일부만 로컬에 로드하고 나머지 부분을 제공하는 다른 사용자와 팀을 이루어 이 모델을 실행할 수 있어 고급 하드웨어 요구 사항 없이 LLM에 접근할 수 있습니다.
분산 모델 실행: BitTorrent 스타일 네트워크에서 여러 머신에 걸쳐 대형 언어 모델을 분할하여 실행합니다.
유연한 API: 사용자 정의 미세 조정, 샘플링 방법 및 모델 내부 접근을 허용하는 PyTorch 기반 API를 제공합니다.
효율적인 추론: 전통적인 오프로드 기술보다 최대 10배 빠른 추론을 가능하게 합니다.
협업 미세 조정: 사용자가 분산 리소스를 사용하여 대형 모델을 협업하여 미세 조정할 수 있도록 합니다.
Collaborative Language Model Runner의 사용 사례
연구 및 실험: 비싼 하드웨어 없이 대형 언어 모델로 실험할 수 있도록 연구자에게 기회를 제공합니다.
인터랙티브 AI 애플리케이션: 지연 시간을 줄여 챗봇과 같은 인터랙티브 AI 애플리케이션 구축을 지원합니다.
민주화된 AI 접근: 강력한 언어 모델을 더 넓은 범위의 사용자와 조직이 접근할 수 있도록 합니다.
맞춤형 모델 적응: 특정 도메인이나 작업을 위해 대형 모델을 협업하여 미세 조정할 수 있습니다.
장점
대형 언어 모델 사용을 위한 하드웨어 비용을 줄입니다
유연한 연구 및 실험을 가능하게 합니다
오프로드와 비교하여 추론 속도를 향상시킵니다
단점
커뮤니티 참여 및 자원 공유에 의존합니다
민감한 데이터를 처리할 때 개인 정보 보호 문제를 가질 수 있습니다
성능은 네트워크 조건 및 사용 가능한 피어에 따라 달라집니다
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