Schnelles Engineering
Beschleunigung der Inferenz großer Sprachmodelle: Techniken für eine effiziente Bereitstellung
Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, Lamaund PaLM erweitern die Grenzen dessen, was mit der Verarbeitung natürlicher Sprache möglich ist. Die Bereitstellung dieser umfangreichen Modelle in Produktionsumgebungen stellt jedoch erhebliche Herausforderungen hinsichtlich Rechenanforderungen, Speichernutzung, Latenz und Kosten dar. Da LLMs immer größer und leistungsfähiger werden, ist die Optimierung ihrer Inferenzleistung für reale Anwendungen von entscheidender Bedeutung.
In diesem technischen Deep Dive erkunden wir modernste Techniken zur Beschleunigung der LLM-Inferenz, die schnellere Reaktionszeiten, einen höheren Durchsatz und eine effizientere Nutzung von Hardwareressourcen ermöglichen. Wir behandeln Methoden, die von numerischen Präzisionstechniken und neuartigen Aufmerksamkeitsmechanismen bis hin zu architektonischen Innovationen reichen, die explizit auf eine effiziente Textgenerierung zugeschnitten sind.
Beginnen wir damit, zu verstehen, warum LLM-Inferenz im Vergleich zu herkömmlichen NLP-Modellen so schwierig ist.
Die Inferenzherausforderung mit großen Sprachmodellen
Vor der Einführung von LLMs basierte die Verarbeitung natürlicher Sprache auf kleineren Modellen, die sich auf bestimmte Aufgaben wie Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten und Stimmungsanalyse konzentrierten. Obwohl diese Modelle immer noch rechenintensiv sind, könnten sie auf bescheidener Hardware eingesetzt werden und relativ einfache Inferenzprozesse befolgen.
LLMs hingegen stellen einen Paradigmenwechsel dar. Diese Modelle werden anhand riesiger Datensätze unter Verwendung von Milliarden von Parametern trainiert, sodass sie ein breites Spektrum an Sprachaufgaben mit bemerkenswerter Kompetenz ausführen können. Allerdings hat diese Leistung ihren Preis – einen drastisch erhöhten Rechenaufwand sowohl beim Training als auch bei der Inferenz.
Eine zentrale Herausforderung ist die autoregressive Natur der Textgenerierung mit LLMs. Um menschenähnlichen Text zu erzeugen, sagen diese Modelle jeweils ein Token (Wort oder Unterwort) voraus, wobei jedes neue Token von der zuvor generierten Ausgabe abhängt. Diese sequentielle Abhängigkeit verhindert eine effiziente Parallelisierung und führt zu Rechenanforderungen, die polynomial mit der Sequenzlänge skalieren.
Darüber hinaus erfordern LLMs oft lange Eingabesequenzen (Eingabeaufforderungen), um den notwendigen Kontext für eine qualitativ hochwertige Textgenerierung herzustellen. Längere Eingabelängen erfordern mehr Speicher zum Speichern von Zwischenzuständen und Aufmerksamkeitsmatrizen, was die Hardwareressourcen zusätzlich belastet.
Angesichts dieser einzigartigen Herausforderungen können herkömmliche Optimierungstechniken wie Quantisierung und statische Berechnungsdiagramme unzureichend sein und es schwierig machen, die LLM-Leistung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig sinnvolle Beschleunigungen zu liefern. Lassen Sie uns auf einige der Schlüsselstrategien eingehen, die speziell auf die Beschleunigung der LLM-Inferenz zugeschnitten sind.
Numerische Präzisionstechniken
Von 32-Bit- bis 16-Bit-Präzision
Eine Möglichkeit zur Beschleunigung LLM Inferenz besteht darin, eine reduzierte numerische Präzision für Modellgewichte und -aktivierungen zu nutzen. Moderne Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow verwenden standardmäßig standardmäßig eine 32-Bit-Gleitkomma-Genauigkeit (FP32). Untersuchungen haben jedoch gezeigt, dass LLMs häufig auch dann eine hohe Genauigkeit beibehalten können, wenn sie mit geringeren Genauigkeiten arbeiten, wie z. B. 16-Bit- (FP16), 8-Bit-Ganzzahlen (INT8) oder sogar 4-Bit-Ganzzahlen (INT4).
Die Reduzierung der numerischen Präzision bietet mehrere Vorteile:
- Reduzierter Speicherbedarf: Darstellungen mit geringerer Genauigkeit erfordern weniger Speicher, sodass größere Modelle oder Chargengrößen unter die gleichen Hardwarebeschränkungen passen.
- Schnellere Berechnung: Viele moderne CPUs und GPUs bieten spezielle Anweisungen und Hardwarebeschleunigung für Arithmetik mit geringerer Genauigkeit, was erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen ermöglicht.
- Verbesserte Energieeffizienz: Bei geringerem Speicherbedarf und schnelleren Berechnungen kann eine geringere Genauigkeit der Inferenz zu einem geringeren Energieverbrauch führen – ein entscheidender Vorteil für Edge- und mobile Bereitstellungen.
Obwohl sie leistungsstark sind, führen numerische Präzisionstechniken im Vergleich zum FP32-Betrieb zu einem gewissen Genauigkeitsverlust. Der Schlüssel liegt darin, diesen Kompromiss zwischen Rechengewinnen und möglichen Leistungseinbußen für Ihren spezifischen Anwendungsfall sorgfältig abzuwägen.
Es gibt zwei Hauptansätze zur Quantisierung mit LLMs:
Quantisierung nach dem Training (PTQ): Bei dieser Methode wird ein LLM zunächst mit standardmäßiger FP32-Präzision trainiert. Nach dem Training werden die Modellgewichte in ein Format mit geringerer Präzision wie INT8 oder INT4 quantisiert (konvertiert). PTQ ist einfach zu implementieren, kann jedoch zu größeren Genauigkeitseinbußen führen.
Quantisierungsbewusstes Training (QAT): Bei QAT wird der Quantisierungsprozess während der Trainingsphase selbst simuliert. Dadurch kann das Modell lernen, Quantisierungsfehler zu kompensieren, wodurch die Verschlechterung der Genauigkeit beim Einsatz des endgültigen quantisierten Modells minimiert wird. QAT ist aufwändiger, liefert aber oft bessere Ergebnisse als PTQ.
Für die praktische Anwendung könnte man vorquantisierte Modelle nutzen, die auf Plattformen wie … verfügbar sind Gesicht umarmen, das eine Vielzahl von Modellen beherbergt, die durch verschiedene Quantisierungsmethoden optimiert wurden. Wenn beispielsweise ein mit Auto-GPTQ quantisiertes Modell gewünscht wird, können Benutzer es einfach mithilfe der Transformatorenbibliothek von Hugging Face laden. Darüber hinaus können zur Quantisierung eines Modells Tools wie AutoGPTQ verwendet werden, die sich nahtlos in bestehende Bibliotheken integrieren lassen, um das Modell effizient zu komprimieren.
Hier ist ein Beispiel für das Laden eines vorquantisierten Llama-2-7b-Modells mithilfe der Hugging Face-Transformerbibliothek:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GPTQ" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id) And for custom quantization, one might follow these steps using the AutoGPTQ toolkit: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GPTQConfig model_id = "llama-2-7b-original" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) quantization_config = GPTQConfig(bits=4, dataset="your-dataset", tokenizer=tokenizer) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=quantization_config)
Denken Sie daran, dass die Quantisierung möglicherweise eine Feinabstimmung nach der Quantisierung oder eine sofortige technische Umsetzung erforderlich machen kann, um die Modellqualität aufrechtzuerhalten. Für eine neue Quantisierung können Sie einen Beitrag zur Community leisten, indem Sie Ihre quantisierten Modelle auf Plattformen wie Hugging Face übertragen.
Achten Sie bei der Auswahl der Quantisierungsstrategie für Ihren spezifischen Anwendungsfall immer auf ein Gleichgewicht zwischen Modellgröße, Rechenanforderungen und Leistung.
Der Flash-Attention-Algorithmus
Der Multi-Head-Aufmerksamkeitsmechanismus ist eine Kernkomponente transformatorbasierter LLMs und ermöglicht es dem Modell, weitreichende Abhängigkeiten und kontextualisierte Darstellungen zu erfassen. Allerdings ist diese Aufmerksamkeitsoperation für die autoregressive Textgenerierung rechnerisch ineffizient, da sie die Neuberechnung vieler derselben Werte für jedes neue Token erfordert.
Das Flash-Aufmerksamkeitsalgorithmus, eingeführt im FlashAttention-Artikel, bietet einen speichereffizienteren und parallelisierungsfreundlicheren Ansatz für die Aufmerksamkeitsoperation. Anstatt Aufmerksamkeitswerte für jedes Token neu zu berechnen, speichert Flash Attention Zwischenschlüssel/Wert-Matrizen zwischen und verwendet sie wieder, wodurch redundante Berechnungen vermieden werden.
Diese Optimierung reduziert nicht nur den Rechenaufwand, sondern verbessert auch die Speicherzugriffsmuster, was zu einer besseren Nutzung der GPU-Speicherbandbreite und Parallelität führt.
Während die Details von Flash Attention recht kompliziert sind, besteht die übergeordnete Idee darin, die Aufmerksamkeitsoperation in zwei Phasen zu zerlegen:
- Einbettung der Präfixsumme: In dieser Phase werden Schlüssel-/Werteinbettungen für alle Eingabetokens berechnet und zwischengespeichert, um eine effiziente Wiederverwendung während der Generierung zu ermöglichen.
- Kausale Aufmerksamkeit: Die eigentliche Aufmerksamkeitsoperation, jetzt optimiert, um die zwischengespeicherten Schlüssel-/Werteinbettungen aus der ersten Phase zu nutzen.
Durch die Trennung dieser Phasen kann Flash Attention hochparallele GPU-Vorgänge nutzen und so den Aufmerksamkeitsengpass bei der LLM-Inferenz erheblich beschleunigen.
Hier ist eine kurze, konzeptionelle Darstellung der Implementierung von Flash Attention mit einem LLM:
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
from flash_attention import flash_attention
# Load an LLM like OctoCoder
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigcode/octocoder")
# Sample system prompt that guides the model towards being a better coding assistant
system_prompt = """... (system prompt details) ..."""
# Preparing a longer input with the system prompt
long_prompt = system_prompt + "Question: Please write a function in Python that transforms bytes to Gigabytes."
# Converting the model for Flash Attention optimization
model.to_bettertransformer()
# Running the model with Flash Attention
start_time = time.time()
with torch.backends.cuda.sdp_kernel(enable_flash=True):
result = model.generate(long_prompt, max_new_tokens=60)
print(f"Generated in {time.time() - start_time} seconds.")
Während Flash Attention beeindruckende Leistungssteigerungen bietet, funktioniert es innerhalb der bestehenden Transformer-Architektur. Um das Potenzial der beschleunigten LLM-Inferenz vollständig auszuschöpfen, müssen wir architektonische Innovationen erkunden, die speziell auf diese Aufgabe zugeschnitten sind.
LLMs beschneiden
Das Beschneiden von LLMs ist eine Technik zur Reduzierung der Modellgröße bei gleichzeitiger Beibehaltung der Funktionalität. Es verwendet einen datenabhängigen Schätzer für die Gewichtungsbedeutung, der auf Näherungen der Hessischen Matrix basiert. Beim Beschneiden werden weniger wichtige Gewichtsgruppen entfernt, dann wird das Modell feinabgestimmt, um die Genauigkeit wiederherzustellen. Das LLM-Pruner-Paket bietet Skripte zum Beschneiden mit verschiedenen unterstützten Strategien. Das Beschneiden umfasst das Entdecken von Abhängigkeiten, das Schätzen von Gruppenbeiträgen und eine Erholungsphase mit einer kurzen Nachschulung.
Hier ist ein vereinfachtes Python-Codebeispiel, das die Verwendung von demonstriert LLM-Gartenschere für ein LLaMa-Modell:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from pruning import LLMPruner
# Load pre-trained LLaMa model
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("llama-base")
# Initialize the pruner with desired configuration
pruner = LLMPruner(
model,
pruning_ratio=0.25,
block_mlp_layers=(4, 30),
block_attention_layers=(4, 30),
pruner_type='taylor'
)
# Execute pruning
pruned_model = pruner.prune()
# Fine-tune the pruned model
pruned_model.fine_tune(training_data)
Diese Codeskizze stellt das Laden eines vorab trainierten LLaMa-Modells dar, das Einrichten des Pruners mit spezifischen Konfigurationen (z. B. welche Ebenen zu beschneiden sind und der Typ des Pruners), das Ausführen des Bereinigungsprozesses und schließlich die Feinabstimmung des beschnittenen Modells.
Beachten Sie, dass Sie für eine tatsächliche Implementierung Details wie den spezifischen Modellnamen, Pfade zu den Daten und zusätzliche Parameter für den Feinabstimmungsprozess eingeben müssen. Beachten Sie außerdem, dass es sich bei diesem Code um eine konzeptionelle Darstellung handelt und die tatsächliche Syntax je nach verwendeter Bibliothek und Versionen variieren kann.
Architektonische Innovationen für eine effiziente Textgenerierung
Die Transformatorarchitektur ist zwar für Sprachmodellierungsaufgaben äußerst effektiv, wurde jedoch als Allzweck-Sequenz-zu-Sequenz-Modell konzipiert. Beim Einsatz von LLMs für Textgenerierungsaufgaben mit langen Eingabekontexten haben Forscher herausgefunden, dass spezialisiertere Architekturen die Inferenzeffizienz ohne Einbußen bei der Qualität erheblich verbessern können.
Hier sind einige der wichtigsten Architekturinnovationen, die eine schnellere LLM-Inferenz ermöglichen:
Alibi: Die im PAL-Anleitungspapier eingeführte Alibi-Architektur trennt die Modellierung des langen Eingabekontexts vom Textgenerierungsprozess selbst. Es verwendet eine komprimierte Darstellung des Eingabekontexts (das „Alibi“), um den Generierungsprozess zu initialisieren, wodurch die Notwendigkeit vermieden wird, die vollständige Eingabesequenz während der autoregressiven Generierung wiederholt zu verarbeiten.
Rotierende Einbettungen: Anstatt standardmäßige Positionseinbettungen zu verwenden, verwendet die rotierende Einbettungstechnik Rotationsmatrizen, um Positionsinformationen effizienter zu kodieren. Es hat sich gezeigt, dass dieser Ansatz die Leistung verbessert und die Verarbeitung längerer Eingabesequenzen ermöglicht.
Aufmerksamkeit bei mehreren Abfragen (MQA): Bei der herkömmlichen Aufmerksamkeit kümmert sich jedes Ausgabetoken um die gesamte Eingabesequenz, was zu redundanten Berechnungen führt. MQA Formuliert die Aufmerksamkeitsoperation neu, um Berechnungen auf mehrere Ausgabetokens aufzuteilen und so die Gesamtkomplexität zu reduzieren.
Aufmerksamkeit bei mehreren Abfragen
Grouped-Query-Attention (GQA): Aufbauend auf MQA gruppiert GQA Ausgabetokens in Clustern und berechnet die Aufmerksamkeit für jeden Cluster gemeinsam. Dieser Ansatz reduziert den Rechenaufwand weiter und sorgt gleichzeitig für eine qualitativ hochwertige Textgenerierung.
Während sich diese Architekturinnovationen noch in der aktiven Forschung und Entwicklung befinden, haben sie beeindruckende Beschleunigungen für LLM-Inferenzaufgaben gezeigt, insbesondere in Kombination mit Techniken wie Flash Attention und numerischer Präzisionsoptimierung.
Überlegungen zur praktischen Bereitstellung
Über die Kernalgorithmen und Architekturen hinaus gibt es mehrere praktische Überlegungen und Kompromisse, die bei der Bereitstellung von LLMs in Produktionsumgebungen berücksichtigt werden müssen:
Hardware-Beschleunigung: Während CPUs LLM-Inferenz verarbeiten können, sind GPUs und andere Beschleuniger wie die TPUs von Google für das Erreichen eines hohen Durchsatzes und einer geringen Latenz unerlässlich. Die Auswahl der richtigen Hardware und die Optimierung der Speichernutzung sind entscheidend.
Batchverarbeitung und Parallelität: Um die Hardware-Parallelität voll auszunutzen, können Strategien wie Batch-Inferenz (gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Eingaben) und Modellparallelität (Verteilung eines LLM auf mehrere Geräte) den Durchsatz erheblich steigern.
Kompromiss zwischen Quantisierung und Qualität: Der Quantisierungsgrad (8-Bit, 4-Bit usw.) wirkt sich direkt auf die Inferenzgeschwindigkeit und die Speichernutzung aus, wirkt sich aber auch auf die Ausgabequalität aus. Dieser Kompromiss muss für jeden Anwendungsfall sorgfältig geprüft werden.
Modelldestillation: Als Alternative zur Quantisierung können Modelldestillationstechniken große LLMs in kleinere, effizientere Schülermodelle komprimieren und dabei eine hohe Genauigkeit beibehalten.
Caching und optimierte Laufzeiten: Optimierte Deep-Learning-Laufzeiten wie NVIDIAs TensorRT und Frameworks, die für die LLM-Bereitstellung entwickelt wurden (z. B. die Composable Inference Suite von MosaicML), können durch Techniken wie Operatorfusion, Kerneloptimierung und intelligente Caching-Strategien erhebliche Leistungssteigerungen bewirken.
Der Weg zur optimalen LLM-Bereitstellung erfordert häufig die Kombination mehrerer Techniken unter sorgfältiger Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung, Infrastrukturbeschränkungen und Leistungsziele.
Zusammenfassung
Da sich große Sprachmodelle rasant weiterentwickeln, wird die Beschleunigung ihrer Inferenzleistung immer wichtiger, um reale Anwendungen zu ermöglichen und den Zugang zu diesen leistungsstarken KI-Funktionen zu demokratisieren.
In diesem technischen Leitfaden haben wir modernste Techniken untersucht, die numerische Präzisionsoptimierung, neuartige Aufmerksamkeitsalgorithmen wie Flash Attention und architektonische Innovationen umfassen, die auf eine effiziente Textgenerierung zugeschnitten sind. Während jeder Ansatz seine eigenen Vorteile bietet, liegt die wahre Stärke oft in der Kombination mehrerer Strategien und gleichzeitiger Bewältigung der komplizierten Kompromisse zwischen Geschwindigkeit, Speichernutzung und Ausgabequalität.
Mit Blick auf die Zukunft können wir mit fortgesetzter Forschung und Entwicklung in diesem Bereich rechnen, angetrieben durch die unstillbare Nachfrage nach leistungsfähigeren und zugänglicheren LLMs. Von Hardwarebeschleunigung und Modellkomprimierung bis hin zu völlig neuen Architekturen bleibt die Suche nach effizienter LLM-Inferenz eine spannende Herausforderung in der Welt der Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz.
