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构建 LLM 时需要检查的开源库

经过 Avi Chawla10m2024/06/26

太長; 讀書

本文介绍了一些可用于 LLM 开发的最佳库，并按其在项目生命周期中的特定角色进行分类。

GPT-2（XL）有 15 亿个参数，其参数在 16 位精度下消耗约 3GB 内存。

然而，很难在具有30GB内存的单个 GPU 上进行训练。

这是模型内存的 10 倍，您可能想知道这是如何可能的。

虽然本文的重点不是 LLM 内存消耗（如果你想了解更多信息，可以查看此处），这个例子是为了帮助你反思LLM深不可测的规模和对内存的要求。

事实上，在上面的例子中，我们考虑了一个非常小的模型——GPT-2（XL），只有 15 亿个参数。

以下是 GPT-2（XL）与 GPT-3 的尺寸比较，你可以想象会发生什么：

LLM 训练与常规模型训练的巨大区别之一是这些模型所展现的庞大规模，需要大量的计算资源和技术才能有效地开发、训练和部署。

这就是为什么典型的 LLM 建设更多的是关于“工程”而不是“培训”。

值得庆幸的是，今天，我们有各种专门的库和工具来处理 LLM 项目的各个阶段，从最初的开发和培训到测试、评估、部署和记录。

本文介绍了一些可用于 LLM 开发的最佳库，并按其在项目生命周期中的特定角色进行分类，如上图所示。

虽然有很多用于 LLM 开发的库和工具，但我们决定将列表保持相对简洁，并根据采用率、社区支持、可靠性、实用性等因素入围了 9 个库。您可以随意使用目录跳转到您想要了解更多信息的库。

训练和扩展

现实检验

＃1）威震天-LM

2）DeepSpeed

＃3）YaFSDP

测试与评估

1）吉斯卡德

#2) 电影评估工具

部署和推理

1）vLLM

#2）CTranslate2

日志记录

1）特鲁拉

＃2）深度检查

训练和扩展

现实检验

鉴于规模，分布式学习（涉及多个 GPU 的训练过程）处于 LLM 训练的最前沿。

利用分布式学习的一个明显方法是将数据分布在多个 GPU 上，在每个设备上运行前向传递，并计算梯度：

数据也可以是非结构化的。结构化数据只是为了简单起见才显示的。

为了实现这一点，每个 GPU 都存储自己的模型权重和优化器状态的副本：

然而，最大的问题是这些模型非常庞大。在每个 GPU 设备上复制整个模型实际上是不可行的。

另外，优化器状态消耗的内存怎么样？我们甚至还没有考虑过这个问题。

更多背景信息是，Adam 优化器（最广泛使用的优化器之一）消耗的内存相当于模型权重的两倍（32 位精度）。

假设我们已经设法计算出梯度，下一个瓶颈就是将它们传输到其他 GPU 以同步模型。

简单的方法（如下所示）涉及将梯度从一个 GPU 传输到所有其他 GPU，并且每次传输都相当于模型大小。

当然，也有方法可以优化这一点，但在这个规模下实际上也是不可行的。

这里有一些解决这个问题的库。

＃1）威震天-LM

Megatron 是 NVIDIA 开发的优化库，用于训练大规模 Transformer 模型，同时解决传统分布式学习的局限性。

该库声称可以使用模型并行性来训练数十亿参数的LLM。其核心思想是将模型的参数分布在多个GPU上。

模型并行可以与数据并行相结合（在上面的部分中讨论）。

NVIDIA发布的相应论文提到，他们在512个NVIDIA GPU上高效训练了多达83亿个参数的基于Transformer的模型。

坦率地说，考虑到当今模型的规模，这个数字并不算大。

但这被认为是一项伟大的壮举，因为 Megatron 于 2019 年（GPT-3 时代之前）首次发布，而当时构建如此规模的模型本质上非常困难。

事实上，自 2019 年以来，已经提出了更多 Megatron 的迭代版本。

从这里开始： Megatron-LM GitHub 。

2）DeepSpeed

DeepSpeed是微软针对分布式学习痛点开发的优化库。

这原文提出了 ZeRO 算法——零冗余优化器。

回想一下，在上面的讨论中，分布式学习设置涉及大量冗余：

每个 GPU 都具有相同的模型权重。
每个 GPU 都保留一份优化器的副本。
每个 GPU 都存储了相同维度的优化器状态副本。

ZeRO（零冗余优化器）算法，顾名思义，通过在所有 GPU 之间完全分割优化器的权重、梯度和状态来完全消除这种冗余。

如下所示：

虽然我们不会深入讨论技术细节，但这个聪明的想法可以加快学习过程，同时显著减少记忆负荷。

此外，它将优化器步骤的速度提高了 N 倍（GPU 数量）。

该论文声称 ZeRO 的扩展范围可以超过1 万亿个参数。

然而，在他们自己的实验中，研究人员构建了一个拥有 17B 个参数的模型——Turing -NLG ，这是截至 2020 年 5 月 12 日世界上最大的模型。

从这里开始： DeepSpeed GitHub 。

2022 年（GPT-3 之后），NVIDIA（Megatron 的创造者）和 Microsoft（DeepSpeed 的创造者）合作提出了威震天-DeepSpeed 。

他们用它构建了 Megatron-Turing NLG，它有 530B 参数——比 GPT-3 大三倍。

#3）亚弗斯普林斯

虽然 DeepSpeed 功能强大，但它也存在各种实际限制。

例如：

由于通信开销和对全国临床研究委员会用于集体通信的图书馆。
此外，DeepSpeed 显著改变了训练流程，这可能会引入错误并需要大量测试。

YaFSDP 是一个新的数据并行库，它是联邦国防军（PyTorch 中的一个框架）进行了额外的优化，尤其是针对 LLM。

简而言之，与 FSDP 和 DeepSpeed 相比，YaFSDP：

更有效地为层动态分配内存，确保在任何给定时间仅使用必要量的内存。
摆脱“让路效应”，从而大大减少计算的停机时间。
利用FlattenParameter等技术，在分片之前将多层参数组合成单个大参数，进一步提高通信效率和可扩展性。
通过仅影响模型而不影响训练流程来维护更加用户友好的界面。
和更多。

下表将 YaFSDP 的结果与当前技术进行了比较：

YaFSDP 的性能始终比当前技术更高。
凭借大量 GPU，YaFSDP 实现了更好的加速，这表明其具有更好的可扩展性。

从这里开始： YaFSDP GitHub 。

测试与评估

这样，我们就完成了训练和扩展。下一步是测试和评估：

评估 LLM 的一个固有挑战是，不能基于准确度、F1 分数、召回率等一些指标进行评估。

相反，必须从流畅性、连贯性、事实准确性和对抗攻击的鲁棒性等多个维度进行评估，而且这种评估通常是主观的。

有各种各样的工具可以帮助我们做到这一点：

1）吉斯卡德

Giskard 是一个开源库，它可以帮助我们检测 LLM 的以下问题：

幻觉
误传
危害性
刻板印象
私人信息披露
及时注射

它适用于所有流行的框架，例如 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace、Scikit-Learn、XGBoost 和 LangChain。此外，还可以将其与 HuggingFace、Weights & Biases 和 MLFlow 集成。

从这里开始： Giskard GitHub 。

#2) 电影评估工具

Evaluation Harness 是另一个开源工具，可对 LLM 进行严格的评估过程。

本质上，人们可以选择他们想要测试模型的基准，在系统中运行这些基准，然后收到结果。

截至 2024 年 5 月，它拥有超过 60 个 LLM 标准学术基准，并可轻松支持自定义提示和评估指标，而这对于 Giskard 来说很难实现。

一些常见的基准包括：

问题与解答
多项选择题
测试性别偏见的任务与人类能够完成的任务类似。
和更多。

从这里开始： lm-evaluation-harness GitHub 。

还有一些其他工具，例如 Truera 和 DeepChecks，但它们更加全面，因为它们提供端到端评估和可观察性解决方案。我们将在最后一节中介绍它们。

如果你想了解有关 LLM 评估的更多详细信息，我推荐这篇文章： LLM评估文章。

部署和推理

通过此，我们评估了我们的模型，并且有信心将其转移到部署：

请注意，当我们说“部署”时，我们并不是指将模型推送到云端。任何人都可以做到这一点。

相反，它更重要的是在推理阶段实现效率以降低成本。

＃1）vLLM

vLLM 可能是提高 LLM 推理效率的最佳开源工具之一。

简而言之，vLLM 使用一种新颖的注意力算法来加速推理，同时不影响模型的性能。

结果表明，它可以提供比 HuggingFace Transformers 高约 24 倍的吞吐量，且无需进行任何模型更改。

因此，它使得 LLM 服务对于每个人来说都变得更加实惠。

从这里开始： vLLM GitHub 。

#2）CTranslate2

CTranslate2 是另一种流行的 Transformer 模型快速推理引擎。

长话短说，该库为 LLM 实现了许多性能优化技术，例如：

权重量化：量化将权重的精度从浮点数降低到较低位表示，例如 int8 或 int16。这显著减少了模型大小和内存占用，从而实现了更快的计算速度和更低的功耗。此外，矩阵乘法在较低精度表示下也运行得更快：

层融合：顾名思义，层融合在推理阶段将多个操作合并为一个操作。虽然确切的技术细节超出了本文的范围，但通过合并层可以减少计算步骤的数量，从而减少与每个层相关的开销。
批次重新排序：批次重新排序涉及组织输入批次以优化硬件资源的使用。此技术可确保将相似长度的序列一起处理，从而最大限度地减少填充并最大限度地提高并行处理效率。

使用这些技术可以大大加速 Transformer 模型并减少其在 CPU 和 GPU 上的内存使用量。

从这里开始： CTranslate2 GitHub 。

日志记录

该模型已经扩展、测试、生产和部署，目前正在处理用户请求。

然而，必须拥有强大的日志记录机制来监控模型的性能、跟踪其行为并确保它在生产环境中按预期运行。

这不仅适用于 LLM，也适用于所有现实世界的 ML 模型。

以下是在 LLM 环境中进行日志记录的一些基本工具和技术。

1）特鲁拉

Truera 不仅仅是一个日志解决方案。

相反，它还提供了测试和评估 LLM 的附加功能。

这使得它成为一个更加全面的可观察性解决方案——它提供工具来跟踪生产性能、最大限度地减少幻觉等问题并确保负责任的人工智能实践。

以下是一些主要特点：

LLM 可观察性：TruEra 为 LLM 应用程序提供详细的可观察性。用户可以使用反馈功能和应用程序跟踪来评估他们的 LLM 应用程序，这有助于优化性能并最大限度地降低幻觉等风险。
可扩展的监控和报告：该平台在模型性能、输入和输出方面提供全面的监控、报告和警报。此功能可确保通过独特的 AI 根本原因分析快速识别和解决模型漂移、过度拟合或偏差等任何问题。
[重要] TruLens ：TruEra 的 TruLens 是一个开源库，允许用户测试和跟踪他们的 LLM 应用程序。
和更多。

TruEra 的一大优点是它可以与现有的 AI 堆栈无缝集成，包括 AWS SageMaker、Microsoft Azure、Vertex.ai 等预测模型开发解决方案。

它还支持在各种环境中部署，包括私有云、AWS、Google 或 Azure，并可扩展以满足高模型量。

从这里开始：特鲁埃拉。