DeepSpeed-MII (DeepSpeed Model Inference)

DeepSpeed-MII é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pela equipe DeepSpeed da Microsoft para inferência de modelos em larga escala. Seu objetivo é permitir que os usuários implantem e executem modelos de linguagem grandes (LLMs) e outros modelos de aprendizado profundo com latência e custo extremamente baixos.

Principais Características e Vantagens

• Inferência de Baixa Latência: MII se concentra em otimizar o desempenho da inferência, reduzindo a latência por meio de várias técnicas, incluindo:
  • Paralelismo de Modelo: Dividir o modelo em várias GPUs para realizar computação paralela, acelerando o processo de inferência.
  • Paralelismo de Tensor: Dividir os tensores em várias GPUs para aumentar ainda mais o paralelismo.
  • Paralelismo de Pipeline: Dividir o processo de inferência em vários estágios, executando-os em paralelo em diferentes GPUs para aumentar a taxa de transferência.
  • Fusão de Operadores: Combinar vários operadores em um único, reduzindo a sobrecarga de lançamento do kernel.
  • Quantização: Usar tipos de dados de menor precisão (como INT8) para representar parâmetros do modelo e valores de ativação, reduzindo o uso de memória e a quantidade de computação.
  • Otimização de Compilação: Usar técnicas de otimização de compilador para melhorar a eficiência da execução do código.
• Implantação de Baixo Custo: MII visa reduzir o custo de implantação de modelos grandes, alcançando isso através de:
  • Compressão de Modelo: Usar técnicas como quantização e poda para reduzir o tamanho do modelo, diminuindo os requisitos de memória.
  • Lote Dinâmico: Ajustar dinamicamente o tamanho do lote com base na carga real, melhorando a utilização da GPU.
  • Memória Compartilhada: Compartilhar memória entre vários modelos, reduzindo o uso de memória.
• Fácil de Usar: MII fornece APIs simples e fáceis de usar, permitindo que os usuários implantem e executem modelos grandes facilmente, sem a necessidade de um profundo conhecimento dos detalhes subjacentes.
• Amplo Suporte a Modelos: MII suporta vários LLMs populares, incluindo:
  • Série GPT
  • Série BERT
  • Série T5
  • Série Llama
• Opções de Implantação Flexíveis: MII suporta várias opções de implantação, incluindo:
  • Implantação Local: Implantar o modelo em uma única máquina.
  • Implantação Distribuída: Implantar o modelo em várias máquinas.
  • Implantação na Nuvem: Implantar o modelo em uma plataforma de nuvem.
• Integração com o Ecossistema DeepSpeed: MII se integra perfeitamente com outros componentes do ecossistema DeepSpeed (como DeepSpeed Training), facilitando o treinamento e a implantação de modelos para os usuários.

Principais Funcionalidades

• Implantação de Modelo: Implantar modelos pré-treinados em um servidor de inferência.
• Serviço de Inferência: Fornecer interfaces HTTP/gRPC para que os clientes chamem para realizar a inferência.
• Gerenciamento de Modelo: Gerenciar modelos implantados, incluindo operações de carregamento, descarregamento, atualização, etc.
• Monitoramento de Desempenho: Monitorar as métricas de desempenho do serviço de inferência, como latência, taxa de transferência, utilização da GPU, etc.

Cenários de Aplicação

• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Geração de texto, classificação de texto, tradução automática, sistemas de perguntas e respostas, etc.
• Visão Computacional (CV): Reconhecimento de imagem, detecção de objetos, geração de imagem, etc.
• Sistemas de Recomendação: Recomendação personalizada, recomendação de anúncios, etc.
• Outras Aplicações de Aprendizado Profundo: Qualquer aplicação baseada em modelos de aprendizado profundo pode considerar o uso de MII para aceleração de inferência e otimização de custos.

Como Usar

1. Instalar MII: Use o pip para instalar a biblioteca MII.
2. Carregar Modelo: Use a API fornecida pelo MII para carregar o modelo pré-treinado.
3. Implantar Modelo: Implante o modelo no servidor de inferência.
4. Chamar Serviço de Inferência: Use a interface HTTP/gRPC para chamar o serviço de inferência para realizar a inferência.

Resumo

DeepSpeed-MII é uma biblioteca de inferência de modelos em larga escala poderosa e fácil de usar que pode ajudar os usuários a implantar e executar modelos grandes com latência e custo extremamente baixos. É adequado para várias aplicações de aprendizado profundo, especialmente cenários que exigem alto desempenho e baixo custo.

Para todos os detalhes, consulte o site oficial (https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed-MII/blob/main/README.md)