तेज़ एलएलएम अनुमान गाइड
मॉडल संपीड़न से सिस्टम अनुकूलन तक एक पूर्ण-स्टैक प्रदर्शन छलांग
"तेज़" एलएलएम की जीवन रेखा क्यों है?
बड़े भाषा मॉडल की दुनिया में, गति कोई विलासिता नहीं है; यह सफलता का मुख्य निर्धारक है। एक "धीमा" मॉडल का अर्थ है खराब उपयोगकर्ता अनुभव, उच्च परिचालन लागत और सीमित व्यावसायिक क्षमता। यह गाइड परम प्रदर्शन का पीछा करने वालों के लिए एक व्यावहारिक पुस्तिका है, जो आपको मॉडल की नींव से लेकर सर्विंग आर्किटेक्चर तक पूर्ण-स्टैक त्वरण तकनीकों में गहराई से ले जाती है - ताकि आप बिजली की तरह तेज़ एआई एप्लिकेशन बनाने में मदद कर सकें।
गति को परिभाषित करना: मुख्य प्रदर्शन मेट्रिक्स
गति प्राप्त करने के लिए, आपको पहले इसे मापना होगा। यहाँ एलएलएम अनुमान प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए चार मुख्य मेट्रिक्स हैं, जो सामूहिक रूप से परिभाषित करते हैं कि "तेज़" का क्या अर्थ है।
पहले टोकन का समय (टीटीएफटी)
~150ms
एआई की पहली छाप को परिभाषित करता है, जिसका लक्ष्य "तत्काल प्रतिक्रिया" है।
प्रति आउटपुट टोकन का समय (टीपीओटी)
~50ms
सामग्री निर्माण की गति निर्धारित करता है, जिसका लक्ष्य "द्रव स्ट्रीमिंग" है।
विलंबता
Variable
किसी कार्य को पूरा करने का कुल समय, जिसका लक्ष्य "एक-शॉट पूर्णता" है।
थ्रूपुट
High
सिस्टम की प्रसंस्करण सीमा, जिसका लक्ष्य "बड़े पैमाने पर संगामिति" है।
गति के दुश्मन: एलएलएम अनुमान की दो प्रमुख बाधाओं को उजागर करना
तेजी लाने के लिए, आपको पहले ब्रेक ढूंढना होगा। एलएलएम अनुमान एक समान प्रक्रिया नहीं है; इसका प्रदर्शन दो अलग-अलग चरण-आधारित बाधाओं से विवश है: गणना-बाध्य "प्रीफिल" और मेमोरी-बाध्य "डिकोड"। लगभग सभी अनुकूलन इन दो गति बाधाओं को जीतने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
आरेख: अनुमान का द्वैत
1. प्रीफिल चरण
इनपुट का समानांतर प्रसंस्करण, एक गणना-बाध्य कार्य जो जीपीयू के कच्चे टीएफएलओपीएस का परीक्षण करता है।
2. डिकोड चरण
टोकन-दर-टोकन पीढ़ी, एक मेमोरी-बाध्य कार्य जो जीपीयू की मेमोरी बैंडविड्थ का परीक्षण करता है।
इसका मतलब है कि केवल अधिक गणना शक्ति को ढेर करने से मुख्य समस्या का समाधान नहीं होगा; त्वरण एक दो-आयामी दृष्टिकोण होना चाहिए।
#1 बाधा: भगोड़ा केवी कैश
केवी कैश क्या है?
पुनः-गणना से बचने के लिए, मॉडल पिछली जानकारी की "कुंजी" और "मान" को कैश करता है। यह गति के लिए डिज़ाइन किया गया था लेकिन एक नई समस्या पैदा हुई।
समस्या: एक मेमोरी ब्लैक होल
केवी कैश अनुक्रम की लंबाई के साथ रैखिक और विस्फोटक रूप से बढ़ता है, तेजी से कीमती जीपीयू वीआरएएम का उपभोग करता है और संगामिति और थ्रूपुट का नंबर एक हत्यारा बन जाता है।
इसलिए, केवी कैश को नियंत्रित करना तेज अनुमान के मार्ग पर एक अनिवार्य कदम है।
पूर्ण-स्टैक त्वरण: बिजली-तेज एलएलएम के लिए शस्त्रागार
प्रदर्शन की बेड़ियों को तोड़ने के लिए, हमारे पास मॉडल और एल्गोरिदम से लेकर आर्किटेक्चर तक फैला एक व्यापक शस्त्रागार है। इन तकनीकों का उपयोग व्यक्तिगत रूप से या घातीय प्रदर्शन लाभ के लिए शक्तिशाली "कॉम्बो" में संयोजित किया जा सकता है।
हथियार 1: मॉडल संपीड़न - छोटा, तेज, अधिक फुर्तीला
मेमोरी और गणना ओवरहेड को कम करने के लिए मॉडल को "स्लिमिंग डाउन" करना त्वरण में पहला कदम है।
मात्रा का ठहराव: परिशुद्धता का जादू
मॉडल का प्रतिनिधित्व करने के लिए कम-सटीक संख्याओं (जैसे 4-बिट पूर्णांक) का उपयोग करना, इसके आकार और मेमोरी बैंडविड्थ की जरूरतों को काफी कम करना, गति में भारी वृद्धि के लिए थोड़ी सी सटीकता का व्यापार करना।
इंटरैक्टिव चार्ट: मात्रा का ठहराव स्तर, मॉडल आकार और प्रदर्शन के बीच व्यापार-बंद।
ज्ञान आसवन
एक शक्तिशाली "शिक्षक" मॉडल के ज्ञान को विरासत में लेने के लिए एक हल्के "छात्र" मॉडल को प्रशिक्षित करना, बहुत छोटे आकार के साथ शानदार प्रदर्शन प्राप्त करना।
छंटाई
एक पौधे को काटने की तरह, यह तकनीक मॉडल से अनावश्यक मापदंडों और कनेक्शन को हटा देती है, जिससे इसकी संरचना दुबली हो जाती है और इसकी गणना अधिक कुशल हो जाती है।
हथियार 2: एल्गोरिथम क्रांति - मुख्य गणनाओं को फिर से आकार दें, चरम प्रदर्शन को उजागर करें
एलएलएम के दिल को फिर से लिखकर-ध्यान तंत्र और अन्य मुख्य एल्गोरिदम-हम जमीनी स्तर से कम्प्यूटेशनल दक्षता को बढ़ावा दे सकते हैं।
फ्लैशअटेंशन: आई/ओ ब्लिट्ज
चतुर कम्प्यूटेशनल पुनर्व्यवस्था के माध्यम से, फ्लैशअटेंशन धीमी वीआरएएम में विशाल मध्यवर्ती मैट्रिक्स को पढ़ने और लिखने से बचता है, मेमोरी आई/ओ को काफी कम करता है और ध्यान गणनाओं को फ्लैश की तरह तेज बनाता है।
मानक ध्यान
धीमी वीआरएएम में बार-बार पढ़ना/लिखना; आई/ओ बाधा है।
फ्लैशअटेंशन
उच्च गति कैश में गणना पूरी करता है, आई/ओ प्रतीक्षा समय को समाप्त करता है।
पेज्डअटेंशन: मेमोरी मैजिक
ऑपरेटिंग सिस्टम से प्रेरित, यह तकनीक केवी कैश को छोटे, गतिशील रूप से प्रबंधित ब्लॉकों में विभाजित करती है, मेमोरी बर्बादी को पूरी तरह से समाप्त करती है और वीआरएएम उपयोग और थ्रूपुट को दोगुना करती है।
पारंपरिक विधि (स्थिर आवंटन)
आंतरिक विखंडन से मेमोरी की बर्बादी होती है।
पेज्डअटेंशन (गतिशील पेजिंग)
मांग पर आवंटन, कोई बर्बादी नहीं।
सट्टा डिकोडिंग
आगे की टोह लेने के लिए एक छोटे, तेज़ "ड्राफ्टर" मॉडल का उपयोग करें, फिर बड़े, सटीक "लक्ष्य" मॉडल को एक बार में सत्यापित करने दें, एक गणना को कई गुना गति के लिए व्यापार करें।
हथियार 3: वास्तुकला नवाचार - विरलता के साथ पैमाने बनाम गति के अभिशाप को तोड़ना
कम्प्यूटेशनल लागत से पैरामीटर पैमाने को अलग करने के लिए इसकी जड़ों से मॉडल के डिजाइन में क्रांति लाना।
विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई)
एमओई एक अखंड नेटवर्क को कई "विशेषज्ञ" नेटवर्क से बदल देता है। प्रत्येक गणना के लिए केवल कुछ विशेषज्ञ सक्रिय होते हैं, जिससे मॉडल को खरबों पैरामीटर रखने की अनुमति मिलती है, जबकि अनुमान लागत को एक छोटे मॉडल के बराबर रखा जाता है।
गतिशील रूप से शीर्ष-के विशेषज्ञों का चयन करें
गणना में केवल चयनित विशेषज्ञ (हरे) भाग लेते हैं।
मुख्य लाभ: बहुत कम कम्प्यूटेशनल लागत पर विशाल मॉडल क्षमता प्राप्त करें।
मुख्य चुनौती: विशाल मेमोरी आवश्यकताएं, क्योंकि सभी विशेषज्ञ मापदंडों को मेमोरी में लोड किया जाना चाहिए।
पावर इंजन: गति के लिए निर्मित अनुमान सर्विंग सिस्टम
यहां तक कि सबसे अच्छे हथियारों को भी उन्हें चलाने के लिए एक शक्तिशाली इंजन की आवश्यकता होती है। उच्च-प्रदर्शन सर्विंग सिस्टम सभी अनुकूलन तकनीकों की परिणति हैं, जो पैमाने पर और उच्च संगामिति के साथ तेज सेवा प्रदान करने के लिए पूरी अनुमान प्रक्रिया का समन्वय करते हैं।
विशेषता | वीएलएलएम | हगिंग फेस टीजीआई | एनवीडिया टेन्सरआरटी-एलएलएम |
---|---|---|---|
मुख्य नवाचार | पेज्डअटेंशन | उत्पादन-ग्रेड टूलकिट | गहन हार्डवेयर एकीकरण |
सतत बैचिंग | समर्थित | समर्थित | समर्थित |
पेज्डअटेंशन | मूल समर्थन | एकीकृत समर्थन | एकीकृत समर्थन |
फ्लैशअटेंशन | एकीकृत समर्थन | एकीकृत समर्थन | फ्यूज्ड कर्नेल |
हार्डवेयर फोकस | एनवीडिया, एएमडी | व्यापक | केवल एनवीडिया |
उपयोग में आसानी | उच्च | उच्च (एचएफ पारिस्थितिकी तंत्र) | मध्यम (संकलन की आवश्यकता है) |
सही इंजन चुनना आपके ट्रैक पर निर्भर करता है: वीएलएलएम थ्रूपुट का राजा है; टीजीआई उपयोगिता और पारिस्थितिकी तंत्र एकीकरण का मॉडल है; और टेन्सरआरटी-एलएलएम एनवीडिया हार्डवेयर से प्रदर्शन की हर आखिरी बूंद को निचोड़ने के लिए अंतिम विकल्प है।
कार्रवाई में त्वरण: अपनी तेज़ एलएलएम रणनीति बनाना
सिद्धांत को अभ्यास से मिलना चाहिए। तेज अनुमान प्राप्त करना किसी एक तकनीक की जीत नहीं है, बल्कि विशिष्ट परिदृश्य के आधार पर आपके शस्त्रागार का एक रणनीतिक संयोजन है।
प्रौद्योगिकी चयन निर्णय मैट्रिक्स
तकनीक | प्राथमिक लक्ष्य | मुख्य व्यापार-बंद |
---|---|---|
मात्रा का ठहराव | ↓ मेमोरी, ↓ आकार | संभावित परिशुद्धता हानि |
ज्ञान आसवन | ↓ आकार, ↓ गणना | प्रशिक्षण संसाधनों की आवश्यकता है |
फ्लैशअटेंशन | ↓ मेमोरी आई/ओ, ↑ थ्रूपुट | विशिष्ट हार्डवेयर की आवश्यकता है |
पेज्डअटेंशन | ↑↑ थ्रूपुट, ↓ मेमोरी अपशिष्ट | मामूली गणना ओवरहेड |
सट्टा डिकोडिंग | ↓ विलंबता | एक उपयुक्त ड्राफ्टर मॉडल की आवश्यकता है |
विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) | ↑ मॉडल क्षमता | विशाल मेमोरी आवश्यकताएं |
परिदृश्य-आधारित त्वरण योजनाएं
वास्तविक समय संवाद के लिए
लक्ष्य: परम प्रतिक्रिया गति।
कॉम्बो: सट्टा डिकोडिंग + मात्रा का ठहराव + ज्ञान आसवन।
विशाल थ्रूपुट के लिए
लक्ष्य: अधिकतम प्रसंस्करण दक्षता।
कॉम्बो: पेज्डअटेंशन + सतत बैचिंग + फ्लैशअटेंशन।
एज उपकरणों के लिए
लक्ष्य: चरम संसाधन संपीड़न।
कॉम्बो: आक्रामक मात्रा का ठहराव + संरचित छंटाई + ज्ञान आसवन।