FastChat

FastChat は、大規模言語モデル (LLM)、特に会話モデルのトレーニング、サービス提供、評価を容易にするために設計された、使いやすく、分散型で、拡張可能なオープンソースプロジェクトです。カリフォルニア大学バークレー校の LM-SYS 組織によって開発されました。

主な機能と特徴

• トレーニング (Training):
  • PyTorch、Hugging Face Transformers などの様々なフレームワークを使用した LLM のファインチューニングとトレーニングをサポートします。
  • トレーニングスクリプトと設定例を提供し、ユーザーがすぐに始められるようにします。
  • 分散トレーニングをサポートし、複数の GPU またはノードクラスタを利用してトレーニングプロセスを加速できます。
• サービス提供 (Serving):
  • FastAPI ベースの API サーバーを提供し、LLM の推論サービスをデプロイおよび提供します。
  • 単一 GPU、複数 GPU、モデル並列など、様々なモデルのデプロイ方法をサポートします。
  • 負荷分散とリクエストキューイングのメカニズムを提供し、サービスの安定性と高いスループットを確保します。
  • ストリーミング出力をサポートし、生成結果をリアルタイムで返すことができます。
• 評価 (Evaluation):
  • LLM のパフォーマンスを評価するための評価ツールセットを提供します。これには、精度、流暢さ、一貫性などの指標が含まれます。
  • 様々な評価データセットとベンチマークテストをサポートします。
  • 評価結果の分析を容易にするための可視化インターフェースを提供します。
• ユーザーインターフェース (User Interface):
  • Gradio で駆動される Web UI を提供し、ユーザーが LLM との対話やテストを容易に行えるようにします。
  • 複数ターンの対話、モデルの切り替え、パラメータ調整などの機能をサポートします。
• 多モデルサポート:
  • Llama、Vicuna、OpenAI モデル (GPT-3.5, GPT-4) など、様々なオープンソースおよびクローズドソースの LLM をサポートします。
  • 拡張が容易で、新しいモデルを簡単に追加できます。
• 分散アーキテクチャ:
  • 分散アーキテクチャを採用しており、大規模なデプロイメントに簡単に拡張できます。
  • Kubernetes などのコンテナオーケストレーションプラットフォームをサポートします。
• 使いやすさ:
  • 詳細なドキュメントとサンプルを提供し、ユーザーがすぐに始められるようにします。
  • デプロイと使用を容易にするための Docker イメージを提供します。

主要コンポーネント

• Controller: マネージャー。複数の Worker の管理とスケジューリングを担当します。
• Worker: ワーカノード。モデルのロードと推論サービスの提供を担当します。
• API Server: API サーバー。ユーザーリクエストを受信し、Worker に転送します。
• Web UI: Web ユーザーインターフェース。ユーザーがモデルと対話するのを容易にします。

使用シナリオ

• 研究: モデルのファインチューニング、評価、比較など、LLM の研究開発に使用されます。
• アプリケーション: チャットボット、質問応答システム、テキスト生成など、LLM ベースのアプリケーションの構築に使用されます。
• 教育: モデルの原理のデモンストレーション、モデルアプリケーションの実践など、LLM の教育と学習に使用されます。

利点

• オープンソース: ユーザーが自由にコードを使用、変更、配布できます。
• 使いやすさ: 詳細なドキュメントとサンプルを提供し、ユーザーがすぐに始められるようにします。
• 拡張性: 分散アーキテクチャを採用しており、大規模なデプロイメントに簡単に拡張できます。
• 多モデルサポート: 様々なオープンソースおよびクローズドソースの LLM をサポートします。
• 活発なコミュニティ: 活発なコミュニティがあり、タイムリーなサポートとヘルプを得ることができます。

始め方

1. コードのクローン: git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
2. 依存関係のインストール: pip install -r requirements.txt
3. モデルの設定: 必要に応じてモデルのパラメータとパスを設定します。
4. サービスの起動: ドキュメントの指示に従って、Controller、Worker、API Server を起動します。
5. Web UI へのアクセス: ブラウザで Web UI にアクセスし、モデルと対話します。

まとめ

lm-sys/FastChat は、強力で使いやすい LLM プラットフォームであり、ユーザーが LLM を迅速にトレーニング、サービス提供、評価するのに役立ちます。オープンソース、拡張性、多モデルサポートなどの利点があり、様々なシナリオに適しています。この紹介がお役に立てば幸いです！

すべての詳細は、公式ウェブサイトで公開されている情報をご確認ください (https://github.com/lm-sys/FastChat)