Фреймворк для эффективного обслуживания ваших больших языковых моделей

Фреймворк для обслуживания больших языковых моделей

Обслуживание ваших больших языковых моделей точно так же, как вы бы делали с использованием OpenAI API, но без затрат

Введение

В последние несколько месяцев было много энтузиазма вокруг использования больших языковых моделей. Это неудивительно, учитывая их способность помочь решить большинство задач, которые мы считаем неразрешимыми, и благодаря активному научному сообществу за такую отличную работу.

Как и любые модели искусственного интеллекта и машинного обучения, независимо от их мощности, только их внедрение в производство может помочь заинтересованным сторонам принимать лучше обоснованные решения.

Развертывание этих больших языковых моделей является, безусловно, одной из самых сложных задач, не потому что команды по развертыванию не компетентны, а просто из-за сложности развертывания таких типов моделей.

Не было бы здорово, если бы у нас была платформа, которая делает процесс промышленного использования этих моделей максимально гладким?

• Познакомьтесь с FraudGPT Темной Половиной ChatGPT
• Машинное обучение против ИИ против глубокого обучения против нейронных сетей в чем разница?
• Подключаемые дифракционные нейронные сети (P-DNN) общий подход, использующий каскадные метаспирали, который может быть применен для распознавания различных задач путем переключения внутренних плагинов

Вот где пригодится библиотека vLLM, свободно распространяемая библиотека, разработанная UC Berkeley под лицензией Apache.

Философия, лежащая в основе vLLM, заключается в том, чтобы сделать обслуживание и вывод больших языковых моделей доступным как для промышленности, так и для небольших научных команд.

После завершения этого неспонсируемого (не рекламного) учебного пособия вы сможете:

• Настроить vLLM на вашем рабочем пространстве и Google Colab
• Выполнить автономный пакетный вывод большой языковой модели по вашим подсказкам
• Создать API-сервер для обслуживания вашей модели с помощью Postman и команды curl

vLLM — почему нам следует обратить внимание?

Прежде чем приступить к реализации, давайте кратко рассмотрим производительность vLLM по сравнению с другими инструментами, такими как HuggingFace Transformers (HF) и…