14-31 剑和诗人5 - 使用 AirLLM 和分层推理在单个 4GB GPU 上运行 LLama 3 70B

利用分层推理实现大模型语言(LLM)

大型语言模型 (LLM) 领域最近取得了显著进展，LLaMa 3 70B 等模型突破了之前认为可能实现的极限。然而，这些模型的庞大规模给其部署和实际使用带来了巨大挑战，尤其是在资源受限的设备上，例如内存有限的 GPU。

LLM 占用大量内存的主要原因是其复杂的架构，由多个相互堆叠的层组成。传统的模型部署方法需要将整个模型加载到内存中，对于超出可用内存容量的模型来说，这很快就会变得不可行。这一限制阻碍了最先进的 LLM 的广泛采用，将其使用限制在专门的硬件设置或基于云的环境中。

在这篇博文中，我将探讨一种革命性的技术，即分层推理，该技术可以在一台普通的 4GB GPU 上执行 LLaMa 3 70B 模型。通过利用这种方法，我们可以有效地规避传统上困扰大型语言模型部署的内存限制，为它们更广泛的可访问性和实际应用铺平道路。

分而治之的方法：分层推理

分层推理的核心是一种“分而治之”策略，将单片模型分解为更小、更易于管理的组件。这种技术不是一次性将整个模型加载到内存中，而是在适当的情况下仅将必要的层加载到 GPU 内存中。在执行特定层的计算后，该层占用的内存会立即释放，以便加载和处理下一层。

这种方法有效地将内存占用量减少到仅一个转换器层的大小，对于 LLaMa 3 70B 模型来说，大约为 1.6GB — 只是模型整体大小的一小部分。通过精心安排这种逐层执行，我们可以充分利用模型的全部功能，同时遵守即使是中等 GPU 配置的内存限制。

分层推理技术特别适合 LLM，因为它们具有固有结构。这些模型由一系列转换器层组成，每个转换器层负责以特定方式处理和细化输入数据。通过解耦这些层的执行，我们可以有效地将计算负载分配到多个迭代中，从而最大限度地减少总体内存需求。

使用 AirLLM 实现分层推理

虽然分层推理的概念很简单，但其实际实施却可能很复杂且容易出错。幸运的是，AirLLM 库通过提供强大且用户友好的框架来简化此过程，以便使用分层推理执行大型语言模型。

AirLLM 是一个开源 Python 库，专门用于在资源受限的硬件（例如内存容量有限的 GPU）上部署 LLM。它抽象了分层推理的复杂细节，使开发人员能够专注于核心应用程序，而不必担心内存管理和层执行的低级复杂性。

airllm 的主要优势之一是它与 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度学习框架无缝集成。这种集成使开发人员能够利用他们现有的知识和代码库，最大限度地缩短学习曲线并顺利过渡到分层推理的世界。

以下是 AirLLM 如何使用分层推理在 4GB GPU 上执行 LLaMa 3 70B 模型的高级概述：

1. 模型加载：第一步是将 LLaMa 3 70B 模型检查点加载到内存中。airllm 为此提供了一个方便的 API，处理必要的预处理和数据格式化步骤。
2. 层提取：加载模型后，airllm 会从模型架构中提取各个变压器层。此过程涉及分析模型的结构并识别层之间的边界。
3. 内存管理：在执行每一层之前，airllm 都会确保 GPU 上有足够的内存。如有必要，它会通过卸载先前处理的层来释放内存，为即将到来的层腾出空间。
4. 层执行：分配必要的内存后，airllm 在 GPU 上执行当前层的计算。此过程包括将输入数据输入到层的操作中并捕获结果输出。
5. 输出传播：执行完一层后，airllm 将输出传播到序列中的下一层。此步骤可能涉及对数据进行额外的预处理或重塑，以确保与后续层的输入要求兼容。
6. 迭代和优化：对模型中的每一层重复步骤 3 到 5，有效地以分层方式执行整个模型。airllm 采用各种优化技术，例如缓存和并行化，以最大限度地提高效率并最大限度地降低计算开销。
7. 最终输出：完成所有层的执行后，airllm 会合并最终输出，并以适合下游应用程序或进一步处理的格式呈现。

通过利用 AirLLM，开发人员可以充分利用 LLaMa 3 70B 等大型语言模型的潜力，而不受硬件资源的限制。该库的抽象和优化功能简化了分层推理的过程，从而实现了无缝且高效的部署体验。

性能考虑和优化

虽然分层推理解决了与大型语言模型相关的内存限制问题，但它会带来额外的计算开销和潜在的性能影响。然而，airllm 采用了各种优化技术来缓解这些挑战并确保高效执行。

airllm 采用的关键优化之一是层缓存。在模型执行期间，某些层可能会被重复使用多次，特别是在涉及迭代或递归计算的任务中。通过缓存这些层的中间输出，airllm 可以显著减少冗余计算，从而提高整体性能。

此外，airllm 支持并行化技术，以充分利用现代 GPU 的全部计算能力。通过将工作负载分配到多个 GPU 核心，airllm 可以加速各个层的执行，从而进一步提高整体吞吐量。

值得注意的是，虽然分层推理可以在适度的硬件配置上部署大型语言模型，但在执行速度和延迟方面仍可能存在权衡。根据具体用例和性能要求，开发人员可能需要在模型大小、硬件资源和计算效率之间取得平衡。

实际应用和用例

在资源受限的设备上运行大型语言模型（如 LLaMa 3 70B）的能力开辟了许多令人兴奋的可能性和实际应用。以下是一些如何利用此功能的示例：

1. 边缘部署：分层推理支持在智能手机、平板电脑和嵌入式系统等边缘设备上部署 LLM。此功能为新一代智能和情境感知应用程序铺平了道路，这些应用程序可以在本地运行，而无需依赖基于云的服务或需要持续的网络连接。
2. 自然语言处理：大型语言模型在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、摘要、翻译和问答。通过在边缘设备上运行这些模型，开发人员可以创建具有实时语言处理能力的高响应性和交互性的应用程序。
3. 对话式人工智能：近年来，对话式人工智能助手广受欢迎，但由于大型语言模型的计算需求，其部署主要局限于基于云的服务。借助分层推理，可以将这些助手直接集成到本地设备中，从而实现更自然、响应更灵敏的交互。

这些只是通过在适度的硬件配置上运行 LLaMa 3 70B 可以实现的众多应用中的几个示例。随着分层推理领域的不断发展，我们可以期待看到更多创新用例的出现，突破资源受限计算的极限。

结论和未来展望

能够使用分层推理在 4GB GPU 上运行 LLaMa 3 70B 模型，这是大型语言模型部署领域的一个重要里程碑。通过克服传统上阻碍这些模型广泛采用的内存限制，我们正在为未来更广泛的用户和应用程序使用智能语言处理功能铺平道路。

然而，实现真正无处不在且高效的 LLM 部署的征程还远未结束。随着对更强大、更强大的模型的需求不断增长，研究人员和工程师将需要探索优化和效率的新领域。

未来研究的一个有希望的途径是将量化和修剪技术与分层推理相结合。量化涉及通过降低数值精度来压缩模型参数，而修剪则从模型架构中消除冗余或不重要的参数。通过将这些技术与分层推理相结合，可以实现更大的内存节省，从而能够在资源受限的设备上部署更大的模型。

此外，开发专门针对大型语言模型推理的专用硬件加速器可以进一步提高分层推理的性能和效率。正如 GPU 通过为矩阵运算提供专用硬件彻底改变了深度学习领域一样，专门为 Transformer 模型构建的加速器可以显著提高语言模型部署的速度和能效。

另一个令人兴奋的方向是探索 LLM 的分布式和联合学习方法。通过利用多台设备的集体计算资源，可能能够训练和部署远远超出任何单个设备能力的模型。这可能为更强大、更多样化的语言模型铺平道路，这些模型可以适应特定的领域、任务或用户偏好。

总之，能够使用 AirLLM 和分层推理在 4GB GPU 上运行 LLaMa 3 70B，证明了研究界的独创性和毅力。虽然这一成就代表着向前迈出的重要一步，但它仅仅是迈向未来智能语言处理能力真正无处不在、人人可用的旅程的开始。