Collaborative Language Model Runner Введение
Petals - это система с открытым исходным кодом, которая позволяет совместно выполнять вывод и точно настраивать большие языковые модели, распределяя части модели по нескольким пользователям.
Посмотреть большеЧто 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.
Как работает Collaborative Language Model Runner?
Petals работает, разделяя большие языковые модели на более мелкие части, которые распределяются по устройствам нескольких пользователей. Когда пользователь хочет выполнить вывод или точно настроить модель, он загружает только небольшую ее часть локально и подключается к другим пользователям, размещающим оставшиеся части. Это создает кооперативный конвейер для быстрого, интерактивного выполнения модели. Система обрабатывает сложности формирования цепочек серверов, поддержания кэшей и восстановления после сбоев прозрачно. Petals построен на PyTorch и Hugging Face Transformers, позволяя пользователям использовать различные методы точной настройки и выборки, выполнять пользовательские пути через модель и получать доступ к скрытым состояниям - обеспечивая удобство API с гибкостью локального выполнения.
Преимущества Collaborative Language Model Runner
Petals предлагает несколько ключевых преимуществ для исследователей и разработчиков, работающих с большими языковыми моделями. Он обеспечивает доступ к передовым LLM без необходимости дорогостоящего оборудования, демократизируя исследования в области искусственного интеллекта. Система предоставляет большую гибкость, чем типичные API, позволяя пользователям точно настраивать модели, получать доступ к внутренним состояниям и реализовывать пользовательские алгоритмы. Petals поддерживает как задачи вывода, так и обучения, что делает его универсальным для различных приложений NLP. Используя распределенные вычисления, он достигает более высоких скоростей обработки по сравнению с методами выгрузки. Кроме того, Petals способствует созданию кооперативной экосистемы, где пользователи могут вносить ресурсы и потенциально улучшать модели сообща, продвигая область обработки естественного языка.
Популярные статьи
Claude 3.5 Haiku: Самая быстрая AI-модель от Anthropic уже доступна
Dec 13, 2024
Uhmegle против Chatroulette: Битва платформ случайных чатов
Dec 13, 2024
Обновление Google Gemini 2.0 основывается на Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT в настоящее время недоступен: Что случилось и что дальше?
Dec 12, 2024
Показать больше