Home
Login
huggingface/text-generation-inferencePlease refer to the latest official releases for information GitHub Homepage

Text Generation Inference (TGI) は、大規模なテキスト生成モデルのデプロイメントに使用される Rust ライブラリです。高性能、低遅延、効率的なリソース利用を実現するように設計されており、特に本番環境に適しています。

Apache-2.0Python 10.2khuggingface Last Updated: 2025-06-13

Hugging Face Text Generation Inference (TGI)

はじめに

Text Generation Inference (TGI) は、大規模言語モデル (LLM) の推論サービスをデプロイし、提供するために特別に設計されたツールキットです。Hugging Face によって開発され、本番環境で LLM を効率的に実行する際に直面する課題を解決することを目的としています。TGI は、高性能、使いやすさ、およびスケーラビリティに重点を置いており、開発者が LLM をアプリケーションに簡単に統合できるようにします。

主な特徴

  • 高性能推論：
    • 最適化されたカーネル： Flash Attention、Paged Attention などの技術を使用して推論速度を最適化します。
    • テンソル並列処理： 複数の GPU にわたるテンソル並列処理をサポートし、大規模モデルの推論を高速化します。
    • 量子化： モデルの量子化（例：INT8、FP16）をサポートし、メモリフットプリントを削減し、スループットを向上させます。
  • 使いやすさ：
    • 簡単なデプロイ： Docker イメージと Kubernetes デプロイメントスクリプトを提供し、デプロイプロセスを簡素化します。
    • REST API： モデルとの対話に使用できる、使いやすい REST API を提供します。
    • gRPC サポート： gRPC プロトコルをサポートし、より効率的な通信を提供します。
  • スケーラビリティ：
    • 水平スケーリング： より多くの GPU ノードを追加することで、推論サービスを水平方向にスケーリングできます。
    • 動的バッチ処理： 複数のリクエストを自動的にバッチ処理して、スループットを向上させます。
  • サポートされているモデル：
    • Hugging Face Hub 上のさまざまな LLM をサポートします。以下を含みます。
      • GPT-2, GPT-Neo, GPT-J
      • BLOOM
      • Llama, Llama 2
      • T5
      • など
    • カスタムモデルをサポートします。
  • 高度な機能：
    • ストリーミング出力： テキストのストリーミング生成をサポートし、モデルがテキストを生成する際にユーザーがすぐに結果を確認できるようにします。
    • トークンストリーミング： トークン単位で出力をストリーミングできるため、よりきめ細かい制御が可能です。
    • プロンプトテンプレート： プロンプトテンプレートを使用して、入力プロンプトをフォーマットすることをサポートします。
    • セキュリティ： 認証や認可などのセキュリティ機能を提供します。
    • モニタリング： 推論サービスのパフォーマンスを追跡するためのモニタリング指標を提供します。
    • ログ記録： 問題のデバッグに役立つ詳細なログ記録を提供します。

アーキテクチャ

TGI のアーキテクチャは通常、次のコンポーネントで構成されます。

  • API サーバー： クライアントからのリクエストを受信し、推論エンジンに転送します。
  • 推論エンジン： モデルのロードと推論の実行を担当します。
  • モデルストレージ： モデルの重みと構成を保存します。
  • スケジューラ： 利用可能な推論エンジンにリクエストを割り当てる役割を担います。

デプロイ

TGI は、次のようないくつかの方法でデプロイできます。

  • Docker： Docker イメージを提供し、Docker をサポートするあらゆる環境で TGI を簡単にデプロイできます。
  • Kubernetes： Kubernetes デプロイメントスクリプトを提供し、Kubernetes クラスターに TGI をデプロイできます。
  • クラウドプラットフォーム： AWS、Azure、GCP などのさまざまなクラウドプラットフォームに TGI をデプロイできます。

使用例

以下は、TGI REST API を使用してテキストを生成する例です。

curl -X POST http://localhost:8080/generate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"inputs": "The quick brown fox jumps over the lazy dog.", "parameters": {"max_new_tokens": 50}}'

利点

  • 高性能： TGI は、高性能な LLM 推論を提供するように最適化されています。
  • 使いやすさ： TGI は、シンプルな API とデプロイオプションを提供し、使いやすくしています。
  • スケーラビリティ： TGI は、大量のリクエストを処理するために水平方向にスケーリングできます。
  • 柔軟性： TGI は、さまざまな LLM とデプロイ環境をサポートします。
  • コミュニティサポート： TGI は、Hugging Face コミュニティによって積極的にメンテナンスおよびサポートされています。

制限事項

  • リソース要件： LLM の実行には、GPU メモリなどの大量の計算リソースが必要です。
  • 複雑さ： LLM 推論サービスのデプロイと管理は複雑になる可能性があります。
  • コスト： LLM 推論サービスの実行は、特にクラウドプラットフォームを使用する場合、高価になる可能性があります。

まとめ

Text Generation Inference (TGI) は、開発者が本番環境で LLM 推論サービスをデプロイし、提供するのに役立つ強力なツールです。高性能、使いやすさ、およびスケーラビリティを提供し、LLM ベースのアプリケーションを構築するための理想的な選択肢となっています。

リソース

すべての詳細については、公式ウェブサイト (https://github.com/huggingface/text-generation-inference) で公開されている情報をご確認ください。