Collaborative Language Model Runner

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
Petals - это система с открытым исходным кодом, которая позволяет совместно выполнять вывод и точно настраивать большие языковые модели, распределяя части модели по нескольким пользователям.
Посетить сайт
Прорекламировать этот инструмент
https://petals.ml/?utm_source=aipure
Collaborative Language Model Runner

Информация о продукте

Обновлено:16/12/2024

Что такое Collaborative Language Model Runner

Petals - это инновационная платформа, которая позволяет пользователям запускать и точно настраивать большие языковые модели (LLM) с более чем 100 миллиардами параметров совместно. Разработанная в рамках проекта BigScience, Petals стремится демократизировать доступ к мощным LLM, таким как BLOOM-176B, создавая децентрализованную сеть, где пользователи могут вносить свои вычислительные ресурсы. Эта система преодолевает аппаратные ограничения, которые обычно препятствуют индивидуальным исследователям использовать такие массивные модели, делая передовые возможности NLP более доступными для широкой аудитории.

Ключевые особенности Collaborative Language Model Runner

Petals — это децентрализованная открытая система, которая позволяет совместно выполнять вывод и тонкую настройку крупномасштабных языковых моделей (LLM) с более чем 100 миллиардами параметров. Она позволяет пользователям запускать эти модели, загружая лишь небольшую часть локально и объединяя усилия с другими, обслуживающими оставшуюся часть, что делает LLM доступными без высоких требований к оборудованию.
Распределенное выполнение модели: Запускает крупные языковые модели, разделяя их между несколькими машинами в сети в стиле BitTorrent.
Гибкий API: Предоставляет API на основе PyTorch, который позволяет выполнять индивидуальную тонкую настройку, методы выборки и доступ к внутренностям модели.
Эффективный вывод: Позволяет выполнять вывод до 10 раз быстрее, чем традиционные методы выгрузки.
Совместная тонкая настройка: Позволяет пользователям совместно тонко настраивать крупные модели, используя распределенные ресурсы.

Варианты использования Collaborative Language Model Runner

Исследования и эксперименты: Позволяет исследователям экспериментировать с крупными языковыми моделями без дорогостоящего оборудования.
Интерактивные приложения AI: Поддерживает создание интерактивных приложений AI, таких как чат-боты, с уменьшенной задержкой.
Демократизация доступа к AI: Делает мощные языковые модели доступными для более широкого круга пользователей и организаций.
Адаптация моделей под конкретные задачи: Позволяет совместно тонко настраивать крупные модели для конкретных областей или задач.

Преимущества

Снижает затраты на оборудование для использования крупных языковых моделей
Позволяет гибко проводить исследования и эксперименты
Улучшает скорость вывода по сравнению с выгрузкой

Недостатки

Зависит от участия сообщества и совместного использования ресурсов
Может вызвать проблемы с конфиденциальностью при обработке чувствительных данных
Производительность зависит от условий сети и доступных узлов

Как использовать Collaborative Language Model Runner

Установить Petals: Установите Petals и его зависимости с помощью pip: pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Импортировать необходимые модули: Импортируйте необходимые модули из Petals и Transformers: from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Выбрать модель: Выберите большую языковую модель, доступную в сети Petals, например 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Инициализировать токенизатор и модель: Создайте объекты токенизатора и модели: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Подготовить входные данные: Токенизируйте ваш входной текст: inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Сгенерировать выходные данные: Используйте модель для генерации текста на основе входных данных: outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Декодировать выходные данные: Декодируйте сгенерированные идентификаторы токенов обратно в текст: generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Опционально: Внести ресурсы: Чтобы помочь расширить сеть, вы можете запустить сервер Petals для совместного использования вашего GPU: python -m petals.cli.run_server model_name

Часто задаваемые вопросы о Collaborative Language Model Runner

Petals - это открытая система, которая позволяет пользователям совместно запускать крупномасштабные языковые модели (с более чем 100 миллиардами параметров) в распределенном режиме, подобно BitTorrent. Она позволяет запускать модели, такие как BLOOM-176B, для вывода и тонкой настройки, имея пользователей, загружающих небольшие части модели и объединяющих усилия с другими.

Аналитика веб-сайта Collaborative Language Model Runner

Трафик и рейтинги Collaborative Language Model Runner
0
Ежемесячные посещения
-
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: May 2024-Nov 2024
Анализ пользователей Collaborative Language Model Runner
-
Средняя продолжительность посещения
0
Страниц за посещение
0%
Показатель отказов
Основные регионы Collaborative Language Model Runner

  1. Others: 100%

Последние ИИ-инструменты, похожие на Collaborative Language Model Runner

Athena AI
Athena AI
FreemiumAI Productivity ToolsLarge 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
Aguru AI
Free TrialMonitor & Log ManagementLarge 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
GOAT AI
FreemiumSummarizerLarge 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
GiGOS
Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
GiGOS — это платформа ИИ, предоставляющая доступ к нескольким передовым моделям языкового ИИ, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивным интерфейсом для взаимодействия и сравнения различных моделей ИИ.

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Collaborative Language Model Runner

ChatGPT
ChatGPT
Large Language Models (LLMs)AI Chatbot
ChatGPT — это продвинутый чат-бот, разработанный компанией OpenAI, который использует обработку естественного языка для ведения бесед, похожих на человеческие, и помощи в широком спектре задач.
SearchGPT
SearchGPT
Free TrialAI Search EngineLarge Language Models (LLMs)
SearchGPT - это прототип поиска с искусственным интеллектом от OpenAI, который обеспечивает быстрые, разговорные ответы с четкими источниками, используя модели GPT.
OpenAI - 12 Days of OpenAI
OpenAI - 12 Days of OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI является ведущей исследовательской компанией в области искусственного интеллекта, разрабатывающей передовые модели и технологии ИИ для блага человечества.
Gemini - Google Vids AI
Gemini - Google Vids AI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)AI Chatbot
Gemini - это самая продвинутая и мощная семейство мультимодальных моделей ИИ от Google, которая может бесшовно понимать и рассуждать о тексте, изображениях, видео, аудио и коде, чтобы поддерживать различные приложения и услуги ИИ.