LLM bez superkomputera: Optymalizacja modeli językowych na zwykłym sprzęcie

LLM bez superkomputera: Optymalizacja modeli językowych na zwykłym sprzęcie

3500,00 zł

Książka koncentruje się na technikach uruchamiania i optymalizacji dużych modeli językowych w warunkach ograniczonych zasobów. Omawia m.in. strategie redukcji wymagań sprzętowych (np. kwantyzacja, pruning), konfigurację modelu na pojedynczej karcie graficznej (GPU) oraz sposoby przyspieszenia inferencji tak, by nawet średniej klasy sprzęt poradził sobie z obsługą LLM.

Kategorie: ,

Opis

Niniejsza publikacja stanowi dogłębne kompendium wiedzy dla profesjonalistów zajmujących się wdrażaniem i optymalizacją dużych modeli językowych (LLM) w warunkach sprzętowych odbiegających od konfiguracji serwerowych klasy high-end. Książka koncentruje się na dostarczeniu praktycznych, technicznych rozwiązań umożliwiających uruchomienie i efektywne wykorzystanie LLM przy ograniczonych zasobach obliczeniowych i pamięciowych.

Kluczowe Zagadnienia Omawiane w Publikacji:

  1. Analiza Wymagań Sprzętowych i Identyfikacja Wąskich Gardeł:
    • Charakterystyka zużycia VRAM, przepustowości pamięci i mocy obliczeniowej (FLOPS) przez współczesne architektury LLM (np. Transformer).
    • Metody profilowania wydajności modeli na docelowym sprzęcie.
  2. Strategie Redukcji Wymagań Modelu (Model Compression):
    • Kwantyzacja (Quantization): Szczegółowe omówienie technik redukcji precyzji wag i aktywacji (np. INT8, INT4, NF4), w tym:
      • Post-Training Quantization (PTQ) i Quantization-Aware Training (QAT).
      • Implementacje i narzędzia: bitsandbytes, AutoGPTQ (dla GPTQ), llama.cpp (dla GGUF), AWQ (Activation-aware Weight Quantization).
      • Analiza trade-offu między stopniem kompresji a degradacją dokładności modelu.
    • Przycinanie (Pruning):
      • Metody usuwania zbędnych wag lub neuronów (np. magnitude pruning, structured pruning).
      • Wpływ przycinania na rozmiar modelu i szybkość inferencji.
      • Narzędzia i biblioteki wspierające techniki pruning.
    • Destylacja Wiedzy (Knowledge Distillation): Przenoszenie wiedzy z większego, “nauczycielskiego” modelu do mniejszego, “uczniowskiego” modelu.
  3. Konfiguracja i Uruchomienie LLM na Pojedynczej Karcie Graficznej (GPU):
    • Techniki zarządzania pamięcią VRAM: offloading warstw na CPU, gradient checkpointing (istotne przy fine-tuningu, ale zasady mogą być przywołane dla inferencji).
    • Optymalizacja batch size dla maksymalizacji throughput przy ograniczonej pamięci.
    • Wykorzystanie bibliotek umożliwiających ładowanie modeli przekraczających dostępną VRAM (np. accelerate z obsługą device_map="auto").
  4. Metody Przyspieszania Inferencji (Inference Acceleration):
    • Optymalizacja Jąder Obliczeniowych (Kernel Fusion): Łączenie wielu operacji w jedno jądro CUDA w celu redukcji narzutu komunikacyjnego.
    • Wykorzystanie Specjalizowanych Frameworków i Runtime’ów Inferencyjnych:
      • TensorRT i TensorRT-LLM: Kompilacja modeli do zoptymalizowanych silników inferencyjnych dla GPU NVIDIA.
      • ONNX Runtime: Uruchamianie modeli w zoptymalizowanym formacie ONNX na różnych platformach sprzętowych.
      • vLLM, Text Generation Inference (TGI), ExLlamaV2: Frameworki specjalizujące się w wysokowydajnej inferencji LLM z wykorzystaniem technik takich jak PagedAttention.
    • Optymalizacja Parametrów Generowania: Wpływ strategii dekodowania (greedy search, beam search, sampling) i ich parametrów (temperature, top_k, top_p) na latencję.
    • Caching mechanizmów uwagi (KV Cache): Kluczowa technika w akceleracji auto-regresywnego generowania.

Docelowy Czytelnik:

Publikacja skierowana jest do inżynierów uczenia maszynowego (ML Engineers), badaczy AI, deweloperów oprogramowania oraz specjalistów DevOps wdrażających rozwiązania oparte o LLM, którzy dysponują praktyczną wiedzą z zakresu programowania (Python), frameworków uczenia maszynowego (PyTorch, TensorFlow) oraz podstaw konfiguracji środowisk i zarządzania zależnościami. Wymagana jest znajomość podstawowych koncepcji związanych z architekturą LLM.

Co Zyskasz Dzięki Tej Książce?

  • Zrozumienie fundamentalnych ograniczeń i wyzwań związanych z wdrażaniem LLM na sprzęcie konsumenckim lub o ograniczonych zasobach.
  • Praktyczną wiedzę na temat implementacji i tuningu zaawansowanych technik kompresji modeli.
  • Umiejętność konfiguracji środowiska i modelu w celu maksymalizacji wydajności na pojedynczym GPU.
  • Zdolność do wyboru i zastosowania odpowiednich narzędzi i frameworków do akceleracji inferencji LLM.
  • Kompleksowe podejście do optymalizacji całego pipeline’u – od modelu po jego uruchomienie.

Podobne produkty