5 suggerimenti per massimizzare le competenze AI e dell'inferenza LLM

Potenzia le tue soluzioni di intelligenza artificiale generativa (GenAI) con il fine-tuning e l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Al termine di questo articolo, assicurati di consultare la nostra raccolta di risorse per approfondire ulteriormente.

Questo articolo si basa sulla guida pubblicata da Intel: "I 5 migliori suggerimenti e trucchi per la messa a punto e l'inferenza LLM"

Panoramica I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono al centro delle soluzioni GenAI, permettendoci di creare applicazioni potenti e innovative. Tuttavia, come qualsiasi tecnologia avanzata, sbloccarne il pieno potenziale presenta delle sfide. Il fine-tuning e la distribuzione di questi modelli per l'inferenza possono essere complessi. Questo articolo ti offre cinque consigli per aiutarti a superare questi ostacoli.

Preprocessa accuratamente i tuoi dati Una buona preparazione dei dati è fondamentale per ottenere alte prestazioni dal modello. Assicurati che il dataset sia pulito e ben etichettato per migliorare significativamente i risultati dell'addestramento. Le principali sfide includono dati rumorosi, classi squilibrate, formattazione specifica per il task e tipi di dati non standard.

Consigli utili

Determina se stai eseguendo addestramento per istruzioni, conversazioni o generazione di testo aperto, poiché ciò influenzerà la struttura e le colonne del dataset.
Arricchisci i tuoi dati generando dati sintetici da un LLM molto più grande. Ad esempio, utilizza un modello da 70 miliardi di parametri per generare dati per il fine-tuning di un modello più piccolo da 1 miliardo di parametri.
Ricorda: se i dati in ingresso sono spazzatura, il risultato sarà altrettanto scadente. Valuta manualmente il 10% dei dati a caso per garantirne la qualità.

Ottimizza sistematicamente gli iperparametri L'ottimizzazione degli iperparametri è cruciale per ottenere prestazioni ottimali. Questo processo coinvolge la scelta del giusto tasso di apprendimento, dimensione del batch e numero di epoche, e può essere complesso a causa dell'ampia varietà di opzioni. Automatizzare questo processo con LLM è difficile e spesso richiede l'uso di due o più acceleratori per ottimizzare.

Consigli utili

Utilizza metodi di ricerca a griglia (grid search) o ricerca casuale (random search) per esplorare lo spazio degli iperparametri.
Per compiti specifici LLM, crea un benchmark personalizzato basato sul tuo dataset, generando un sottoinsieme più piccolo di dati in modo sintetico o manuale. In alternativa, utilizza benchmark standard come l'EleutherAI Language Model Evaluation Harness.
Monitora da vicino le metriche di addestramento per evitare overfitting o underfitting. Ad esempio, se la perdita durante l'addestramento continua a diminuire mentre quella di validazione aumenta, è un chiaro segnale di overfitting.

Utilizza tecniche avanzate Tecniche avanzate come la precisione mista, l'addestramento distribuito e il fine-tuning efficiente dei parametri (PEFT) possono ridurre notevolmente i tempi di addestramento e il consumo di memoria. Queste tecniche sono largamente accettate e implementate dai team di produzione e ricerca che sviluppano applicazioni GenAI.

Consigli utili

Valida regolarmente le prestazioni del modello per mantenere la precisione durante le sessioni di addestramento a precisione mista e non.
Utilizza librerie che supportano nativamente la precisione mista per semplificare l'implementazione. In particolare, PyTorch supporta la precisione mista automatica con pochissime modifiche al codice.
Il modello shardato è più avanzato ed efficiente in termini di risorse rispetto ai metodi tradizionali di parallelismo dei dati. Divide il modello e i dati tra più processori, come mostrato nella figura qui sotto. Software popolari includono PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) e Microsoft DeepSpeed ZeRO.

Nell'immagine, vengono confrontati due approcci: l'addestramento standard data parallel (sinistra) e l'addestramento distribuito avanzato con FSDP (destra). Nel primo caso, il modello è duplicato su vari dispositivi e ogni dispositivo esegue sia la fase forward sia la backward in locale, sincronizzando i gradienti con un'operazione all-reduce prima di aggiornare i pesi. Al contrario, con FSDP, il modello è shardato tra i vari dispositivi e ciascuno esegue operazioni di all-gather e reduce scatter per ridurre l'uso di memoria e migliorare l'efficienza complessiva.

Ottimizza la velocità di inferenza Per distribuire LLM in modo efficiente, è fondamentale ridurre la latenza di inferenza, aspetto particolarmente sfidante data la grande dimensione e complessità dei modelli. Questa parte ha un impatto diretto sull'esperienza dell'utente e sulla latenza del sistema.

Consigli utili

Utilizza tecniche di compressione come la quantizzazione a basso numero di bit per comprimere i modelli in rappresentazioni a 16 o 8 bit.
Valida regolarmente le prestazioni del modello per garantire che la precisione sia mantenuta durante i test delle ricette di quantizzazione a precisione più bassa.
Usa tecniche di pruning per eliminare i pesi ridondanti e ridurre il carico computazionale.
Considera il model distillation per creare un modello più piccolo e veloce che approssimi quello originale.

Scala la distribuzione con infrastruttura robusta Distribuire LLM su larga scala presenta sfide come il bilanciamento del carico, la tolleranza agli errori e il mantenimento di una bassa latenza. La configurazione di un'infrastruttura efficace è fondamentale.

Consigli utili

Usa Docker per creare ambienti di inferenza consistenti per la distribuzione di LLM. Ciò rende più semplice gestire dipendenze e configurazioni nelle diverse fasi di distribuzione.
Utilizza tecnologie di gestione dei container come Kubernetes o strumenti AI come Ray per orchestrare più istanze dei modelli distribuite in un cluster di data center.
Implementa l'autoscaling per gestire i carichi variabili e mantenere le prestazioni durante picchi di traffico, ottimizzando al contempo i costi e garantendo che la distribuzione supporti correttamente i requisiti aziendali dell'applicazione.

Ulteriori risorse

Altri contenuti curati da esperti sul fine-tuning e l'inferenza di LLM per sviluppatori AI. Copriamo tecniche e strumenti come il fine-tuning LoRA del modello Llama 7B, l'addestramento distribuito e l'utilizzo di Hugging Face per l'ottimizzazione delle librerie Intel Gaudi.

Passaggi per iniziare:

1: Guarda il video sull'utilizzo di Hugging Face su Intel Tiber Developer Cloud.

2: Approfondisci la tecnologia e prova il codice.

3: Scopri le tecniche di fine-tuning avanzate con PyTorch FSDP su acceleratori Intel Gaudi.

4: Ottieni dati dettagliati sulle prestazioni degli acceleratori Intel Gaudi AI, inclusi metriche di latenza, throughput e tempi di addestramento per modelli come Llama, Mistral AI e Falcon. Questi dati sono risorse essenziali per pianificare l'allocazione delle risorse e ottimizzare i carichi di lavoro AI.