14-31 劍和詩人5 - 使用 AirLLM 和分層推理在單個 4GB GPU 上運行 LLama 3 70B

利用分層推理實現大模型語言(LLM)

大型語言模型 (LLM) 領域最近取得了顯著進展，LLaMa 3 70B 等模型突破了之前認為可能實現的極限。然而，這些模型的龐大規模給其部署和實際使用帶來了巨大挑戰，尤其是在資源受限的設備上，例如內存有限的 GPU。

LLM 占用大量內存的主要原因是其復雜的架構，由多個相互堆疊的層組成。傳統的模型部署方法需要將整個模型加載到內存中，對于超出可用內存容量的模型來說，這很快就會變得不可行。這一限制阻礙了最先進的 LLM 的廣泛采用，將其使用限制在專門的硬件設置或基于云的環境中。

在這篇博文中，我將探討一種革命性的技術，即分層推理，該技術可以在一臺普通的 4GB GPU 上執行 LLaMa 3 70B 模型。通過利用這種方法，我們可以有效地規避傳統上困擾大型語言模型部署的內存限制，為它們更廣泛的可訪問性和實際應用鋪平道路。

分層推理的核心是一種“分而治之”策略，將單片模型分解為更小、更易于管理的組件。這種技術不是一次性將整個模型加載到內存中，而是在適當的情況下僅將必要的層加載到 GPU 內存中。在執行特定層的計算后，該層占用的內存會立即釋放，以便加載和處理下一層。

這種方法有效地將內存占用量減少到僅一個轉換器層的大小，對于 LLaMa 3 70B 模型來說，大約為 1.6GB — 只是模型整體大小的一小部分。通過精心安排這種逐層執行，我們可以充分利用模型的全部功能，同時遵守即使是中等 GPU 配置的內存限制。

分層推理技術特別適合 LLM，因為它們具有固有結構。這些模型由一系列轉換器層組成，每個轉換器層負責以特定方式處理和細化輸入數據。通過解耦這些層的執行，我們可以有效地將計算負載分配到多個迭代中，從而最大限度地減少總體內存需求。

雖然分層推理的概念很簡單，但其實際實施卻可能很復雜且容易出錯。幸運的是，AirLLM 庫通過提供強大且用戶友好的框架來簡化此過程，以便使用分層推理執行大型語言模型。

AirLLM 是一個開源 Python 庫，專門用于在資源受限的硬件（例如內存容量有限的 GPU）上部署 LLM。它抽象了分層推理的復雜細節，使開發人員能夠專注于核心應用程序，而不必擔心內存管理和層執行的低級復雜性。

airllm 的主要優勢之一是它與 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度學習框架無縫集成。這種集成使開發人員能夠利用他們現有的知識和代碼庫，最大限度地縮短學習曲線并順利過渡到分層推理的世界。

以下是 AirLLM 如何使用分層推理在 4GB GPU 上執行 LLaMa 3 70B 模型的高級概述：

模型加載：第一步是將 LLaMa 3 70B 模型檢查點加載到內存中。airllm 為此提供了一個方便的 API，處理必要的預處理和數據格式化步驟。
層提取：加載模型后，airllm 會從模型架構中提取各個變壓器層。此過程涉及分析模型的結構并識別層之間的邊界。
內存管理：在執行每一層之前，airllm 都會確保 GPU 上有足夠的內存。如有必要，它會通過卸載先前處理的層來釋放內存，為即將到來的層騰出空間。
層執行：分配必要的內存后，airllm 在 GPU 上執行當前層的計算。此過程包括將輸入數據輸入到層的操作中并捕獲結果輸出。
輸出傳播：執行完一層后，airllm 將輸出傳播到序列中的下一層。此步驟可能涉及對數據進行額外的預處理或重塑，以確保與后續層的輸入要求兼容。
迭代和優化：對模型中的每一層重復步驟 3 到 5，有效地以分層方式執行整個模型。airllm 采用各種優化技術，例如緩存和并行化，以最大限度地提高效率并最大限度地降低計算開銷。
最終輸出：完成所有層的執行后，airllm 會合并最終輸出，并以適合下游應用程序或進一步處理的格式呈現。

通過利用 AirLLM，開發人員可以充分利用 LLaMa 3 70B 等大型語言模型的潛力，而不受硬件資源的限制。該庫的抽象和優化功能簡化了分層推理的過程，從而實現了無縫且高效的部署體驗。

雖然分層推理解決了與大型語言模型相關的內存限制問題，但它會帶來額外的計算開銷和潛在的性能影響。然而，airllm 采用了各種優化技術來緩解這些挑戰并確保高效執行。

airllm 采用的關鍵優化之一是層緩存。在模型執行期間，某些層可能會被重復使用多次，特別是在涉及迭代或遞歸計算的任務中。通過緩存這些層的中間輸出，airllm 可以顯著減少冗余計算，從而提高整體性能。

此外，airllm 支持并行化技術，以充分利用現代 GPU 的全部計算能力。通過將工作負載分配到多個 GPU 核心，airllm 可以加速各個層的執行，從而進一步提高整體吞吐量。

值得注意的是，雖然分層推理可以在適度的硬件配置上部署大型語言模型，但在執行速度和延遲方面仍可能存在權衡。根據具體用例和性能要求，開發人員可能需要在模型大小、硬件資源和計算效率之間取得平衡。

在資源受限的設備上運行大型語言模型（如 LLaMa 3 70B）的能力開辟了許多令人興奮的可能性和實際應用。以下是一些如何利用此功能的示例：

邊緣部署：分層推理支持在智能手機、平板電腦和嵌入式系統等邊緣設備上部署 LLM。此功能為新一代智能和情境感知應用程序鋪平了道路，這些應用程序可以在本地運行，而無需依賴基于云的服務或需要持續的網絡連接。
自然語言處理：大型語言模型在各種自然語言處理任務中表現出色，包括文本生成、摘要、翻譯和問答。通過在邊緣設備上運行這些模型，開發人員可以創建具有實時語言處理能力的高響應性和交互性的應用程序。
對話式人工智能：近年來，對話式人工智能助手廣受歡迎，但由于大型語言模型的計算需求，其部署主要局限于基于云的服務。借助分層推理，可以將這些助手直接集成到本地設備中，從而實現更自然、響應更靈敏的交互。

這些只是通過在適度的硬件配置上運行 LLaMa 3 70B 可以實現的眾多應用中的幾個示例。隨著分層推理領域的不斷發展，我們可以期待看到更多創新用例的出現，突破資源受限計算的極限。