Incrementa le prestazioni di latenza e throughput di Llama 2 fino a 4 volte
Incrementa le prestazioni di Llama 2 fino a 4 volte
Benchmarks reali per Llama-2 13B
Introduzione
Nel campo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), l’integrazione di questi sistemi avanzati nelle applicazioni aziendali reali è una necessità urgente. Tuttavia, il ritmo con cui si evolve l’IA generativa è così rapido che la maggior parte delle persone non riesce a stare al passo con i progressi.
Una soluzione è utilizzare servizi gestiti come quelli forniti da OpenAI. Questi servizi gestiti offrono una soluzione integrata, ma per coloro che non hanno accesso a tali servizi o che danno priorità a fattori come la sicurezza e la privacy, emerge un’alternativa: gli strumenti open source.
Gli strumenti di IA generativa open source sono estremamente popolari in questo momento e le aziende si affrettano a far uscire le loro app alimentate dall’IA. Mentre cercano di costruire rapidamente, le aziende spesso dimenticano che per trarre veramente valore dall’IA generativa devono costruire app “pronte per la produzione”, non solo prototipi.
In questo articolo, voglio mostrarti la differenza di prestazioni per Llama 2 utilizzando due diversi metodi di inferenza. Il primo metodo di inferenza sarà un modello Llama 2 containerizzato servito tramite Fast API, una scelta popolare tra gli sviluppatori per servire modelli come endpoint API REST. Il secondo metodo sarà lo stesso modello containerizzato servito tramite Text Generation Inference, una libreria open source sviluppata da Hugging Face per distribuire facilmente LLM.
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Entrambi i metodi che stiamo analizzando sono progettati per funzionare bene per l’uso nel mondo reale, come nelle aziende o nelle app. Ma è importante capire che non scalano allo stesso modo. Approfondiremo questo confronto per vedere come si comportano e capire meglio le differenze.
Cosa alimenta l’inferenza LLM presso OpenAI e Cohere
Ti sei mai chiesto perché ChatGPT è così veloce?
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni richiedono una grande potenza di calcolo e a causa delle loro dimensioni spesso hanno bisogno di più GPU. Quando si lavora con cluster di GPU di grandi dimensioni, le aziende devono essere molto attente a come viene utilizzato il loro calcolo.
I fornitori di LLM come OpenAI utilizzano grandi cluster di GPU per alimentare l’inferenza per i loro modelli. Per ottenere il massimo…
