DeepSpeed-MII (DeepSpeed Model Inference)

DeepSpeed-MIIは、Microsoft DeepSpeedチームによって開発された、大規模モデル推論のためのオープンソースライブラリです。その目標は、ユーザーが非常に低いレイテンシとコストで、大規模言語モデル (LLM) やその他の深層学習モデルをデプロイおよび実行できるようにすることです。

主な特徴と利点

• 低レイテンシ推論: MIIは推論性能の最適化に重点を置いており、以下の様々な技術によってレイテンシを低減します。
  • モデル並列: モデルを複数のGPUに分割し、並列計算を実現することで、推論プロセスを高速化します。
  • テンソル並列: テンソルを複数のGPUに分割し、並列度をさらに高めます。
  • パイプライン並列: 推論プロセスを複数の段階に分解し、異なるGPU上で並列実行することで、スループットを向上させます。
  • 演算子融合: 複数の演算子を1つに統合し、カーネル起動のオーバーヘッドを削減します。
  • 量子化: より低い精度 (INT8など) のデータ型を使用して、モデルパラメータと活性化値を表現し、メモリ使用量と計算量を削減します。
  • コンパイル最適化: コンパイラ最適化技術を使用して、コードの実行効率を向上させます。
• 低コストデプロイ: MIIは、以下の方法で大規模モデルのデプロイコストを削減することを目指しています。
  • モデル圧縮: 量子化、枝刈りなどの技術を使用してモデルサイズを縮小し、メモリ要件を低減します。
  • 動的バッチ処理: 実際の負荷に応じてバッチサイズを動的に調整し、GPU利用率を向上させます。
  • 共有メモリ: 複数のモデル間でメモリを共有し、メモリ使用量を削減します。
• 使いやすさ: MIIはシンプルで使いやすいAPIを提供しており、ユーザーは基盤となる詳細を深く理解することなく、大規模モデルを簡単にデプロイおよび実行できます。
• 幅広いモデルサポート: MIIは、以下の様々な人気のあるLLMをサポートしています。
  • GPTシリーズ
  • BERTシリーズ
  • T5シリーズ
  • Llamaシリーズ
• 柔軟なデプロイオプション: MIIは、以下の様々なデプロイオプションをサポートしています。
  • ローカルデプロイ: 単一のマシンにモデルをデプロイします。
  • 分散デプロイ: 複数のマシンにモデルをデプロイします。
  • クラウドデプロイ: クラウドプラットフォームにモデルをデプロイします。
• DeepSpeedエコシステムとの統合: MIIは、DeepSpeedエコシステム内の他のコンポーネント (DeepSpeed Trainingなど) とシームレスに統合されており、ユーザーはモデルのトレーニングとデプロイを容易に行うことができます。

主な機能

• モデルデプロイ: 事前学習済みモデルを推論サーバーにデプロイします。
• 推論サービス: クライアントが推論のために呼び出すためのHTTP/gRPCインターフェースを提供します。
• モデル管理: デプロイされたモデルを管理します (ロード、アンロード、更新などの操作)。
• 性能監視: 推論サービスの性能指標 (レイテンシ、スループット、GPU利用率など) を監視します。

適用可能なシナリオ

• 自然言語処理 (NLP): テキスト生成、テキスト分類、機械翻訳、質問応答システムなど。
• コンピュータビジョン (CV): 画像認識、物体検出、画像生成など。
• レコメンデーションシステム: パーソナライズされたレコメンデーション、広告レコメンデーションなど。
• その他の深層学習アプリケーション: 深層学習モデルに基づいたアプリケーションであれば、MIIを使用して推論の高速化とコスト最適化を検討できます。

使用方法

1. MIIのインストール: pipを使用してMIIライブラリをインストールします。
2. モデルのロード: MIIが提供するAPIを使用して、事前学習済みモデルをロードします。
3. モデルのデプロイ: モデルを推論サーバーにデプロイします。
4. 推論サービスの呼び出し: HTTP/gRPCインターフェースを使用して、推論サービスを呼び出して推論を実行します。

まとめ

DeepSpeed-MIIは、強力で使いやすい大規模モデル推論ライブラリであり、ユーザーが非常に低いレイテンシとコストで大規模モデルをデプロイおよび実行するのに役立ちます。高性能と低コストが求められる様々な深層学習アプリケーションに適用できます。

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/deepspeedai/DeepSpeed-MII/blob/main/README.md)