DeepSpeed-MII (DeepSpeed 모델 추론)

DeepSpeed-MII는 마이크로소프트 DeepSpeed 팀에서 개발한 대규모 모델 추론을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 사용자에게 매우 낮은 지연 시간과 비용으로 대규모 언어 모델 (LLM) 및 기타 딥러닝 모델을 배포하고 실행할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

핵심 기능 및 장점

• 낮은 지연 시간 추론: MII는 추론 성능 최적화에 집중하며, 다음과 같은 다양한 기술을 통해 지연 시간을 줄입니다.
  • 모델 병렬 처리: 모델을 여러 GPU로 분할하여 병렬 계산을 구현하고 추론 프로세스를 가속화합니다.
  • 텐서 병렬 처리: 텐서를 여러 GPU로 분할하여 병렬 처리 수준을 더욱 높입니다.
  • 파이프라인 병렬 처리: 추론 프로세스를 여러 단계로 분해하여 서로 다른 GPU에서 병렬로 실행하여 처리량을 높입니다.
  • 연산자 융합: 여러 연산자를 하나로 병합하여 커널 실행 (kernel launch) 오버헤드를 줄입니다.
  • 양자화: 더 낮은 정밀도의 데이터 유형 (예: INT8)을 사용하여 모델 매개변수 및 활성화 값을 나타내어 메모리 사용량과 계산량을 줄입니다.
  • 컴파일 최적화: 컴파일러 최적화 기술을 사용하여 코드 실행 효율성을 높입니다.
• 저렴한 비용의 배포: MII는 대규모 모델 배포 비용을 줄이는 것을 목표로 하며, 다음과 같은 방식으로 이를 달성합니다.
  • 모델 압축: 양자화, 가지치기 등의 기술을 사용하여 모델 크기를 줄이고 메모리 요구 사항을 낮춥니다.
  • 동적 배치 처리: 실제 부하에 따라 배치 크기를 동적으로 조정하여 GPU 활용률을 높입니다.
  • 공유 메모리: 여러 모델 간에 메모리를 공유하여 메모리 사용량을 줄입니다.
• 사용 용이성: MII는 사용하기 쉬운 API를 제공하여 사용자가 기본 세부 사항을 깊이 이해하지 않고도 대규모 모델을 쉽게 배포하고 실행할 수 있습니다.
• 광범위한 모델 지원: MII는 다음과 같은 다양한 인기 LLM을 지원합니다.
  • GPT 시리즈
  • BERT 시리즈
  • T5 시리즈
  • Llama 시리즈
• 유연한 배포 옵션: MII는 다음과 같은 다양한 배포 옵션을 지원합니다.
  • 로컬 배포: 단일 시스템에 모델을 배포합니다.
  • 분산 배포: 여러 시스템에 모델을 배포합니다.
  • 클라우드 배포: 클라우드 플랫폼에 모델을 배포합니다.
• DeepSpeed 생태계와의 통합: MII는 DeepSpeed 생태계의 다른 구성 요소 (예: DeepSpeed Training)와 원활하게 통합되어 사용자가 모델 학습 및 배포를 쉽게 수행할 수 있습니다.

주요 기능

• 모델 배포: 사전 훈련된 모델을 추론 서버에 배포합니다.
• 추론 서비스: 클라이언트가 추론을 위해 호출할 수 있는 HTTP/gRPC 인터페이스를 제공합니다.
• 모델 관리: 로드, 언로드, 업데이트 등 배포된 모델을 관리합니다.
• 성능 모니터링: 지연 시간, 처리량, GPU 활용률 등 추론 서비스의 성능 지표를 모니터링합니다.

적용 가능한 시나리오

• 자연어 처리 (NLP): 텍스트 생성, 텍스트 분류, 기계 번역, 질의 응답 시스템 등.
• 컴퓨터 비전 (CV): 이미지 인식, 객체 감지, 이미지 생성 등.
• 추천 시스템: 개인화된 추천, 광고 추천 등.
• 기타 딥러닝 애플리케이션: 딥러닝 모델을 기반으로 하는 애플리케이션이라면 MII를 사용하여 추론 가속화 및 비용 최적화를 고려할 수 있습니다.

사용 방법

1. MII 설치: pip를 사용하여 MII 라이브러리를 설치합니다.
2. 모델 로드: MII에서 제공하는 API를 사용하여 사전 훈련된 모델을 로드합니다.
3. 모델 배포: 모델을 추론 서버에 배포합니다.
4. 추론 서비스 호출: HTTP/gRPC 인터페이스를 사용하여 추론 서비스를 호출하여 추론을 수행합니다.

요약

DeepSpeed-MII는 강력하고 사용하기 쉬운 대규모 모델 추론 라이브러리로, 사용자가 매우 낮은 지연 시간과 비용으로 대규모 모델을 배포하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 특히 고성능과 저비용이 필요한 시나리오를 포함하여 다양한 딥러닝 애플리케이션에 적합합니다.

모든 자세한 내용은 공식 웹사이트를 참조하십시오 (https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed-MII/blob/main/README.md)