Как настроить MaskLLM?

Настройка MaskLLM включает в себя 3 простых шага: 1) Создайте маскированные ключи через портал администратора, 2) Установите SDK для предпочитаемого вами языка программирования и 3) Начните безопасно использовать маскированные ключи в своем интерфейсе, бэкенде или cURL.

Каковы преимущества MaskLLM перед прокси-сервисами LLM API?

MaskLLM предлагает несколько преимуществ: 1) Отсутствие посредников - работает в вашем бэкенде, 2) Ваш бэкенд действует как шлюз для полного контроля, 3) Более высокая безопасность данных, поскольку секреты никогда не покидают вашу среду, 4) Минимально возможная задержка благодаря прямым подключениям к провайдеру и 5) Полная настраиваемость под конкретные нужды.

Сколько времени занимает настройка MaskLLM?

Согласно официальному сайту, время настройки MaskLLM составляет всего 2 минуты.

Какие типы провайдеров LLM поддерживает MaskLLM?

MaskLLM работает с каждым провайдером LLM, предлагая универсальную совместимость с различными сервисами языковых моделей.

MaskLLM

WebsiteContact for PricingLarge Language Models (LLMs)AI Code Refactoring

MaskLLM - это обучаемый метод обрезки, который устанавливает полуструктурированную (N:M) разреженность в больших языковых моделях для снижения вычислительных затрат во время вывода, сохраняя при этом производительность модели.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

https://maskllm.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure

Обзор
Видео
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:14/08/2025

Что такое MaskLLM

MaskLLM - это инновационный подход, разработанный исследователями из NVIDIA и Национального университета Сингапура, который решает проблему избыточности в больших языковых моделях (LLM). Поскольку LLM характеризуются огромным количеством параметров, они часто сталкиваются с неэффективностью при развертывании из-за высоких требований к памяти и вычислительным ресурсам. MaskLLM решает эту проблему, представляя обучаемый метод обрезки, который реализует N:M шаблоны разреженности, что позволяет более эффективно работать модели, сохраняя при этом качество производительности.

Ключевые особенности MaskLLM

MaskLLM - это обучаемый метод прореживания, который устанавливает полуструктурированную (N:M) разреженность в больших языковых моделях для снижения вычислительных затрат во время вывода. Он обеспечивает сквозное обучение на больших наборах данных, сохраняя при этом высокую производительность за счет вероятностного моделирования распределения масок. Система обеспечивает значительное повышение эффективности модели при сохранении точности, что демонстрируется лучшими показателями перплексии по сравнению с другими подходами.

Высококачественные маски: Эффективно масштабируется до больших наборов данных и изучает точные маски, сохраняя при этом производительность модели

Переносимое обучение: Обеспечивает перенос обучения разреженности между различными областями или задачами посредством вероятностного моделирования распределения масок

Реализация разреженности 2:4: Реализует эффективный шаблон разреженности N:M, который поддерживает 2 ненулевых значения среди 4 параметров для снижения вычислительных затрат

Обучение с замороженными весами: Достигает значительного повышения производительности за счет изучения масок при сохранении замороженных весов модели

Варианты использования MaskLLM

Оптимизация крупномасштабных моделей: Оптимизация массивных LLM (от 843M до 15B параметров) для более эффективного развертывания и вывода

Адаптация к конкретной области: Настройка масок для конкретных задач или областей без ущерба для производительности

Среды с ограниченными ресурсами: Развертывание больших языковых моделей в средах с ограниченными вычислительными ресурсами посредством эффективного прореживания

Преимущества

Достигает лучших показателей перплексии по сравнению с другими методами прореживания

Обеспечивает эффективное развертывание модели при сохранении производительности

Позволяет настраивать для конкретных задач без переобучения

Недостатки

Требует значительных накладных расходов на память в процессе обучения

Сложность в реализации вероятностной структуры

Как использовать MaskLLM

Установите необходимые зависимости: Установите необходимые пакеты, включая библиотеки huggingface_hub, torch, transformers и accelerate

Загрузите модель и маску: Используйте huggingface_hub для автоматической загрузки модели LLM и соответствующих файлов масок (которые сжаты с использованием numpy.savez_compressed)

Настройте среду: Используйте образ docker NVIDIA NGC pytorch:24.01-py3 в качестве базового образа и настройте правильные конфигурации GPU

Запустите скрипт оценки: Выполните скрипт оценки, используя команды типа 'python eval_llama_ppl.py --model [model-name] --mask [mask-path]', чтобы применить маски к LLM

Инициализируйте маску: Система автоматически инициализирует разностную маску из .mask prior, если это необходимо, применяя указанные шаблоны разреженности к различным слоям модели

Процесс обучения: При обучении новых масок используйте набор данных C4 в качестве калибровочного/обучающего набора данных и оптимизируйте маски с помощью функции потерь задачи генерации текста

Проверьте результаты: Проверьте оценки перплексии (PPL) на тестовых наборах данных, таких как Wikitext-2, чтобы проверить эффективность примененных масок

Часто задаваемые вопросы о MaskLLM

MaskLLM - это сервис, обеспечивающий безопасное управление ключами API LLM, позволяющий безопасно ротировать и централизованно управлять доступом, использованием и видимостью ключей API LLM. Он работает с любым провайдером LLM и обрабатывает более 50 тысяч запросов в день.

Последние ИИ-инструменты, похожие на MaskLLM

Athena AI

FreemiumAI Productivity Tools Large Language Models (LLMs)

Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.

Aguru AI

Free TrialMonitor & Log Management Large Language Models (LLMs)

Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.

GOAT AI

FreemiumSummarizer Large Language Models (LLMs)

GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.

GiGOS

Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.

MaskLLM