Améliorez l'inférence des modèles de langage avec vLLM et PagedAttention

Table of Contents

1. Introduction
2. L'intelligence artificielle et les applications de l'apprentissage automatique
   1. Les applications innovantes basées sur l'IA
   2. La demande croissante dans le domaine de l'apprentissage automatique
3. Les défis de servir les modèles de langage
   1. La taille et la vitesse des modèles de langage
   2. Le coût élevé de l'inférence des modèles de langage
4. La gestion efficace de la mémoire dans les modèles de langage
   1. Le problème de fragmentation de la mémoire
   2. L'optimisation de la gestion de la mémoire avec le paging
   3. La mise en cache avec l'attention de page
5. L'amélioration des performances grâce à Virtual LM (VLM)
   1. La réduction du gaspillage de mémoire
   2. Le partage efficace de la mémoire
6. Cas d'utilisation de Virtual LM
   1. Le décodage en parallèle
   2. La recherche de faisceau
7. Implémentation et performances de Virtual LM
   1. Architecture et implémentation du système VLM
   2. Comparaison des performances avec d'autres solutions
8. Conclusion
9. Ressources

🤖 L'intelligence artificielle et les applications de l'apprentissage automatique

De nos jours, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ont révolutionné l'industrie et la technologie. Ces domaines ont donné naissance à des applications innovantes qui facilitent notre vie quotidienne et améliorent notre productivité. Des assistants virtuels aux chatbots, en passant par la reconnaissance vocale et la traduction automatique, l'IA a pris une place centrale dans notre société.

La demande d'applications basées sur l'IA et l'apprentissage automatique ne cesse de croître. Les entreprises cherchent à exploiter le pouvoir des modèles de langage pour améliorer leurs produits et services. De plus en plus de startups intègrent des modèles de langage dans leurs opérations commerciales pour améliorer leur efficacité et leur compétitivité.

📈 Les défis de servir les modèles de langage

Cependant, il existe des défis majeurs lorsqu'il s'agit de servir les modèles de langage de manière rapide et rentable. Ces modèles sont souvent volumineux et nécessitent des ressources informatiques de pointe pour fonctionner efficacement. L'exécution d'un modèle de langage sur un seul GPU peut être lente, même avec du matériel de dernière génération. Le coût d'inférence des modèles de langage peut également être élevé, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer de grands volumes de demandes.

Pour résoudre ces problèmes, il est essentiel de gérer efficacement la mémoire dans les modèles de langage. La taille des modèles de langage et la gestion de la mémoire sont des facteurs critiques qui affectent à la fois les performances et les coûts lors de l'exécution de modèles de langage.

🧠 La gestion efficace de la mémoire dans les modèles de langage

La gestion efficace de la mémoire est cruciale pour améliorer les performances d'un système de modèle de langage. Les modèles de langage utilisent un composant unique appelé "cache KV" pour stocker les états des jetons précédents lors du processus d'inférence. Cependant, les systèmes précédents utilisaient le cache KV de manière inefficace, ce qui entraînait un gaspillage de mémoire significatif.

Pour résoudre ce problème, le projet Virtual LM (VLM) utilise le concept de mémoire virtuelle et de pagination. En utilisant une attention de page, VLM optimise la gestion du cache KV, ce qui permet d'augmenter la taille des lots tout en réduisant le gaspillage de mémoire. Cette optimisation se traduit par une augmentation des performances et une réduction des coûts par requête.

🚀 L'amélioration des performances grâce à Virtual LM (VLM)

La mise en œuvre de Virtual LM permet d'améliorer les performances des systèmes de modèle de langage de différentes manières. Tout d'abord, en réduisant le gaspillage de mémoire, VLM permet de stocker davantage d'états de jetons dans le même espace mémoire. Cela se traduit par une augmentation de la taille des lots et, par conséquent, une augmentation de Throughput.

De plus, VLM permet le partage efficace de la mémoire entre différentes requêtes. Cela est particulièrement avantageux pour des méthodes de décodage complexes telles que le décodage en parallèle et la recherche de faisceau. En partageant la mémoire entre différentes requêtes, VLM réduit davantage la consommation de mémoire, ce qui entraîne une augmentation de Throughput.

💡 Cas d'utilisation de Virtual LM

Virtual LM est une solution polyvalente qui peut être appliquée à différents cas d'utilisation. Deux des cas d'utilisation les plus courants sont le décodage en parallèle et la recherche de faisceau.

Le décodage en parallèle est une méthode couramment utilisée pour générer plusieurs sorties à partir du même Prompt. Cette méthode permet d'économiser des ressources de calcul et de mémoire en partageant le prompt entre les différentes sorties parallèles. Grâce à la gestion efficace de la mémoire de VLM, le décodage en parallèle peut être réalisé de manière plus rapide et plus rentable.

La recherche de faisceau est une technique de décodage utilisée pour trouver la séquence de sortie la plus probable dans un modèle de langage. La recherche de faisceau nécessite également un partage efficace de la mémoire pour calculer les différentes séquences de sortie de manière simultanée. VLM permet de réduire la consommation de mémoire lors de la recherche de faisceau, ce qui se traduit par des performances accrues et une utilisation plus efficace des ressources.

⚙️ Implémentation et performances de Virtual LM

Le système Virtual LM (VLM) est conçu comme un moteur d'inférence de modèle de langage de bout en bout. Il comprend un moteur centralisé qui gère la table des blocs et communique avec les travailleurs GPU pour l'exécution du modèle. VLM utilise également des bibliothèques populaires telles que Hugging Face pour le traitement du langage naturel et Ray pour la gestion des clusters.

En termes de performances, VLM a montré des résultats impressionnants lors de tests comparatifs avec d'autres solutions d'inférence de modèle de langage. Par rapport à des méthodes naïves telles que l'utilisation directe de modèles téléchargés à partir de Hugging Face, VLM peut atteindre un débit jusqu'à 24 fois supérieur. Comparé à la solution Hugging Face Text Generation Inference, VLM offre un débit jusqu'à 3,5 fois supérieur. Ces résultats démontrent l'efficacité de Virtual LM dans l'accélération de l'inférence de modèle de langage.

🎉 Conclusion

En conclusion, Virtual LM est une solution innovante qui permet d'améliorer les performances et l'efficacité de l'inférence des modèles de langage. Grâce à une gestion optimisée de la mémoire et un partage efficace des ressources, VLM offre des avantages significatifs en termes de débit et de coût. Que ce soit pour le décodage en parallèle, la recherche de faisceau ou d'autres cas d'utilisation, Virtual LM offre une solution puissante pour servir les modèles de langage de manière efficace et rentable.

📚 Ressources

• Virtual LM GitHub
• Virtual LM Blog
• VLM Paper

Highlights:

• L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique révolutionnent l'industrie et la technologie.
• Les demandes d'applications basées sur l'IA et l'apprentissage automatique augmentent rapidement.
• Le coût élevé et la lenteur de l'inférence des modèles de langage sont des défis majeurs.
• La gestion efficace de la mémoire est essentielle pour améliorer les performances des modèles de langage.
• Virtual LM (VLM) optimise la gestion de la mémoire grâce à la pagination et à l'attention de page.
• VLM permet une réduction significative du gaspillage de mémoire et un partage efficace des ressources.
• Le décodage en parallèle et la recherche de faisceau sont des cas d'utilisation importants pour VLM.
• VLM offre des performances supérieures à celles des autres solutions d'inférence de modèles de langage.
• VLM est une solution open source et largement utilisée par de nombreuses entreprises et projets.

FAQ

Q: Quels sont les avantages de Virtual LM par rapport aux autres solutions d'inférence de modèle de langage ? A: Virtual LM offre une meilleure gestion de la mémoire, une réduction significative du gaspillage de mémoire et un partage efficace des ressources. Cela se traduit par une augmentation des performances et une réduction des coûts d'inférence.

Q: Est-ce que Virtual LM est compatible avec les modèles de langage récurrents ? A: Oui, Virtual LM peut être utilisé avec des modèles de langage récurrents. La gestion de la mémoire et le partage efficace fonctionnent également pour les modèles récurrents.

Q: Est-ce que Virtual LM est une solution open source ? A: Oui, Virtual LM est une solution open source. Vous pouvez trouver le code source et la documentation sur le GitHub de Virtual LM.

Q: Est-ce que Virtual LM peut être utilisé pour le décodage en parallèle ? A: Oui, Virtual LM est parfaitement adapté pour le décodage en parallèle. Il permet de partager efficacement la mémoire entre les différentes sorties parallèles, ce qui réduit la consommation de ressources.

Q: Comment puis-je commencer à utiliser Virtual LM ? A: Vous pouvez commencer par l'installation de Virtual LM via pip. Consultez la documentation officielle de Virtual LM pour obtenir des instructions détaillées sur la configuration et l'utilisation de Virtual LM.