Petals 是如何工作的？

Petals 是一個創新的框架，允許使用者協作運行和微調參數超過 1000 億的大型語言模型（LLMs）。作為 BigScience 專案的一部分開發，Petals 旨在通過建立一個去中心化的網絡，使用者可以在其中貢獻其計算資源，從而實現對 BLOOM-176B 等強大 LLMs 的民主化訪問。該系統克服了通常阻止個別研究人員使用如此龐大模型的硬體限制，使先進的 NLP 能力更易於廣泛受眾使用。

Collaborative Language Model Runner 的主要功能

Petals 是一個開源的去中心化系統，能夠實現具有超過 1000 億參數的大型語言模型（LLMs）的協作推理和微調。它允許用戶通過僅在本地加載一小部分並與其他提供剩餘部分的用戶合作來運行這些模型，使 LLMs 無需高端硬件要求即可訪問。

分布式模型執行: 通過在 BitTorrent 風格的網絡中將大型語言模型分割到多台機器上來運行它們。

靈活的 API: 提供基於 PyTorch 的 API，允許自定義微調、抽樣方法和訪問模型內部。

高效推理: 使推理速度比傳統的卸載技術快 10 倍。

協作微調: 允許用戶使用分布式資源協作微調大型模型。

Collaborative Language Model Runner 的使用案例

研究和實驗: 使研究人員能夠在不需要昂貴硬件的情況下實驗大型語言模型。

互動式 AI 應用: 支持構建像聊天機器人這樣的互動式 AI 應用，減少延遲。

民主化的 AI 訪問: 使強大的語言模型能夠被更廣泛的用戶和組織訪問。

自定義模型適應: 允許通過協作方式對大型模型進行特定領域或任務的微調。

優點

減少使用大型語言模型的硬件成本

實現靈活的研究和實驗

與卸載相比提高了推理速度

缺點

依賴社區參與和資源共享

在處理敏感數據時可能存在隱私問題

性能取決於網絡狀況和可用對等節點

如何使用 Collaborative Language Model Runner

安裝 Petals: 使用 pip 安裝 Petals 及其依賴項：pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals

導入所需模塊: 從 Petals 和 Transformers 導入必要的模塊：from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM

選擇模型: 選擇 Petals 網絡上可用的大型語言模型，例如 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'

初始化分詞器和模型: 創建分詞器和模型對象：tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

準備輸入: 對輸入文本進行分詞：inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')

生成輸出: 使用模型根據輸入生成文本：outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

解碼輸出: 將生成的令牌 ID 解碼回文本：generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])

可選：貢獻資源: 為了幫助擴展網絡，您可以運行一個 Petals 服務器來共享您的 GPU：python -m petals.cli.run_server model_name

Collaborative Language Model Runner 常見問題

Petals 是一個開源系統，允許用戶以分散式方式協作運行大型語言模型（100B+ 參數），類似於 BitTorrent。它使得用戶可以通過加載模型的小部分並與其他人合作，來運行 BLOOM-176B 等模型進行推理和微調。

Collaborative Language Model Runner 網站分析

Collaborative Language Model Runner 流量和排名

每月訪問量

全球排名

類別排名

流量趨勢：May 2024-Nov 2024

Collaborative Language Model Runner 用戶洞察

平均訪問時長

每次訪問的頁面數

用戶跳出率

Collaborative Language Model Runner 的主要地區

Others: 100%

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