Новая система симуляции для более эффективного внедрения LLM с сокращением затрат.

 Vidur: A Large-Scale Simulation Framework Revolutionizing LLM Deployment Through Cost Cuts and Increased Efficiency

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.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…