DeepSpeed-MII (DeepSpeed Model Inference)

DeepSpeed-MII ist eine Open-Source-Bibliothek, die vom Microsoft DeepSpeed-Team für die Inferenz großer Modelle entwickelt wurde. Ihr Ziel ist es, Benutzern die Bereitstellung und Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) und anderer Deep-Learning-Modelle mit extrem niedriger Latenz und geringen Kosten zu ermöglichen.

Kernfunktionen und Vorteile

• Inferenz mit niedriger Latenz: MII konzentriert sich auf die Optimierung der Inferenzleistung und reduziert die Latenz durch verschiedene technische Maßnahmen, darunter:
  • Modellparallelität: Aufteilung des Modells auf mehrere GPUs, um parallele Berechnungen zu ermöglichen und den Inferenzprozess zu beschleunigen.
  • Tensorparallelität: Aufteilung von Tensoren auf mehrere GPUs, um den Parallelitätsgrad weiter zu erhöhen.
  • Pipeline-Parallelität: Aufteilung des Inferenzprozesses in mehrere Phasen, die parallel auf verschiedenen GPUs ausgeführt werden, um den Durchsatz zu erhöhen.
  • Operator Fusion: Zusammenführung mehrerer Operatoren zu einem einzigen, um den Overhead von Kernel-Starts zu reduzieren.
  • Quantisierung: Verwendung von Datentypen mit geringerer Präzision (z. B. INT8) zur Darstellung von Modellparametern und Aktivierungswerten, um den Speicherbedarf und die Rechenlast zu reduzieren.
  • Kompilierungsoptimierung: Verwendung von Compiler-Optimierungstechniken zur Verbesserung der Code-Ausführungseffizienz.
• Kostengünstige Bereitstellung: MII zielt darauf ab, die Kosten für die Bereitstellung großer Modelle zu senken, indem Folgendes erreicht wird:
  • Modellkomprimierung: Verwendung von Quantisierung, Pruning und anderen Techniken, um die Modellgröße zu reduzieren und den Speicherbedarf zu senken.
  • Dynamische Batchverarbeitung: Dynamische Anpassung der Batchgröße an die tatsächliche Last, um die GPU-Auslastung zu verbessern.
  • Gemeinsamer Speicher: Gemeinsame Nutzung des Speichers zwischen mehreren Modellen, um den Speicherbedarf zu reduzieren.
• Einfache Bedienung: MII bietet eine einfach zu bedienende API, mit der Benutzer große Modelle problemlos bereitstellen und ausführen können, ohne die zugrunde liegenden Details im Detail zu verstehen.
• Breite Modellunterstützung: MII unterstützt eine Vielzahl beliebter LLMs, darunter:
  • GPT-Serie
  • BERT-Serie
  • T5-Serie
  • Llama-Serie
• Flexible Bereitstellungsoptionen: MII unterstützt verschiedene Bereitstellungsoptionen, darunter:
  • Lokale Bereitstellung: Bereitstellung des Modells auf einem einzelnen Rechner.
  • Verteilte Bereitstellung: Bereitstellung des Modells auf mehreren Rechnern.
  • Cloud-Bereitstellung: Bereitstellung des Modells auf einer Cloud-Plattform.
• Integration in das DeepSpeed-Ökosystem: MII ist nahtlos in andere Komponenten des DeepSpeed-Ökosystems (z. B. DeepSpeed Training) integriert, um Benutzern das Trainieren und Bereitstellen von Modellen zu erleichtern.

Hauptfunktionen

• Modellbereitstellung: Bereitstellung vortrainierter Modelle auf Inferenzservern.
• Inferenzdienst: Bereitstellung von HTTP/gRPC-Schnittstellen für Client-Aufrufe zur Inferenz.
• Modellverwaltung: Verwaltung bereitgestellter Modelle, einschließlich Laden, Entladen, Aktualisieren usw.
• Leistungsüberwachung: Überwachung der Leistungsmetriken des Inferenzdienstes, wie z. B. Latenz, Durchsatz, GPU-Auslastung usw.

Anwendungsbereiche

• Natural Language Processing (NLP): Textgenerierung, Textklassifizierung, maschinelle Übersetzung, Frage-Antwort-Systeme usw.
• Computer Vision (CV): Bilderkennung, Objekterkennung, Bildgenerierung usw.
• Empfehlungssysteme: Personalisierte Empfehlungen, Werbeempfehlungen usw.
• Andere Deep-Learning-Anwendungen: Jede Anwendung, die auf Deep-Learning-Modellen basiert, kann die Verwendung von MII zur Inferenzbeschleunigung und Kostenoptimierung in Betracht ziehen.

Wie man es benutzt

1. MII installieren: Verwenden Sie pip, um die MII-Bibliothek zu installieren.
2. Modell laden: Verwenden Sie die von MII bereitgestellte API, um ein vortrainiertes Modell zu laden.
3. Modell bereitstellen: Stellen Sie das Modell auf einem Inferenzserver bereit.
4. Inferenzdienst aufrufen: Verwenden Sie die HTTP/gRPC-Schnittstelle, um den Inferenzdienst zur Inferenz aufzurufen.

Zusammenfassung

DeepSpeed-MII ist eine leistungsstarke und einfach zu bedienende Bibliothek für die Inferenz großer Modelle, die Benutzern hilft, große Modelle mit extrem niedriger Latenz und geringen Kosten bereitzustellen und auszuführen. Sie eignet sich für verschiedene Deep-Learning-Anwendungen, insbesondere für Szenarien, die hohe Leistung und niedrige Kosten erfordern.

Alle Details entnehmen Sie bitte der offiziellen Website (https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed-MII/blob/main/README.md)