Видур: инновационная система симуляции, оптимизирующая развертывание крупных языковых моделей
Крупные языковые модели (LLM), такие как GPT-4 и Llama, играют важную роль в обработке естественного языка, позволяя создавать автоматизированные чат-боты и проводить расширенный текстовый анализ. Однако развертывание этих моделей затруднено высокими затратами и необходимостью тонкой настройки множества параметров для достижения оптимальной производительности.
Практические решения и ценность
Для оптимизации развертывания LLM требуется сложный процесс выбора среди различных конфигураций систем, таких как параллелизация модели, стратегии пакетирования и политики планирования. Традиционно эту оптимизацию требует обширные и дорогостоящие эксперименты. Например, поиск наиболее эффективной конфигурации развертывания модели LLaMA2-70B может потребовать более 42 000 часов работы графического процессора, что эквивалентно приблизительно $218 000 затрат.
Группа исследователей из Института технологии Джорджии и Исследовательского центра Майкрософт в Индии разработала Видур, симуляционную платформу, специально предназначенную для вывода LLM. Видур использует комбинацию экспериментальных данных и прогностического моделирования для симуляции производительности LLM при различных конфигурациях. Эта симуляция позволяет оценить ключевые показатели производительности, такие как задержка и пропускная способность, без дорогих и длительных физических испытаний.
Основным компонентом Видур является его инструмент поиска конфигурации, Видур-Поиск, который автоматизирует исследование конфигураций развертывания. Этот инструмент эффективно определяет наиболее экономичные настройки, соответствующие заранее определенным критериям производительности. Например, Видур-Поиск определил оптимальную настройку для модели LLaMA2-70B на платформе CPU всего за один час, что обычно требует обширных ресурсов графического процессора.
Возможности Видур распространяются на оценку различных LLM на различных аппаратных платформах и конфигурациях кластера, поддерживая точность прогнозирования менее 9% ошибок для задержки вывода. Платформа также представляет Видур-Тест, набор бенчмарков, который облегчает комплексную оценку производительности с использованием различных образцов рабочей нагрузки и конфигураций системы.
На практике Видур продемонстрировал существенное снижение затрат на развертывание LLM. Использование Видур-Поиска в симуляционных средах значительно сократило потенциальные затраты. Эффективность достигается без ущерба точности или актуальности результатов, обеспечивая практичные и эффективные оптимизации производительности.
В заключение, симуляционная платформа Видур решает проблему высоких затрат и сложности развертывания крупных языковых моделей, представляя инновационный метод, объединяющий экспериментальное профилирование с прогностическим моделированием. Этот подход позволяет точно симулировать производительность LLM при различных конфигурациях, значительно сокращая необходимость дорогих и длительных физических испытаний. Эффективность Видур подчеркивается его способностью тонко настраивать конфигурации развертывания, достигая менее 9% ошибок в прогнозировании задержки и значительно сокращая часы работы графического процессора и связанные с ними затраты, делая его ключевым инструментом для оптимизации развертывания LLM в практичных и экономически эффективных способах.
