آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با CPU یا GPU

وقتی صحبت از سرویس‌دهی این استنتاج‌ها می‌شود، انتخاب بین استفاده از واحدهای پردازش مرکزی (CPUها) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPUها) می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر عملکرد داشته باشد.

CPUها به دلیل تطبیق‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن شناخته شده‌اند. آن‌ها معمولا برای مدیریت مدل‌های کوچک‌تر یا کمتر پیچیده که نیاز به پردازش موازی شدید ندارند، کافی هستند. CPUها به‌ویژه در کاربردهایی که تأخیر کم حیاتی است و بار محاسباتی متوسط است، مزیت دارند و برای عملکرد کارآمد در چنین سناریوهایی مناسب هستند. از دیدگاه بودجه‌ای، CPUها اغلب به دلیل هزینه‌های اولیه و عملیاتی پایین‌تر نسبت به GPUها اقتصادی‌تر هستند. این امر آن‌ها را به انتخابی ترجیحی در سناریوهایی تبدیل می‌کند که محدودیت‌های بودجه‌ای قابل‌توجه هستند. علاوه بر این، مناسب بودن آن‌ها برای وظایف محاسباتی عمومی که به طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های محاسباتی فراتر از یادگیری ماشینی نیاز دارند، به تطبیق‌پذیری آن‌ها می‌افزاید.
اما GPUها برای مدیریت LLMهای بزرگ و پیچیده مانند GPT-3 یا BERT مناسب‌تر هستند.

این مدل‌ها اغلب نیاز به پردازش موازی دنباله‌های بزرگ داده دارند، وظیفه‌ای که GPUها به‌ویژه برای آن مناسب هستند. در سناریوهای با توان عملیاتی بالا، که سیستم باید حجم زیادی از درخواست‌های استنتاج همزمان را مدیریت کند، GPUها می‌توانند توان عملیاتی را به‌طور قابل‌توجهی افزایش دهند و از این رو مزیت عملکردی ارائه می‌دهند. اگرچه GPUها نیاز به انرژی بیشتری دارند، توانایی آن‌ها در مدیریت محاسبات بیشتر به ازای هر واحد انرژی، آن‌ها را برای عملیات در مقیاس بزرگ‌تر کارآمدتر می‌کند. این کارایی به‌ویژه زمانی آشکار است که مدل‌ها از ویژگی‌های پیشرفته شبکه عصبی که از پردازش موازی بهره می‌برند، مانند لایه‌های متعدد ترنسفورمرها، استفاده می‌کنند.

در برخی موارد، رویکرد ترکیبی که از هر دو CPU و GPU استفاده می‌کند، می‌تواند مؤثر باشد. این استراتژی شامل مدیریت وظایف روزمره با CPUها است، در حالی که وظایف محاسباتی سنگین‌تر به GPUها واگذار می‌شود. چنین رویکردی تعادل بین هزینه و کارایی عملکرد را فراهم می‌کند.

چارچوب‌های مدرن سرویس‌دهی

چارچوب‌های مدرن سرویس‌دهی اغلب از تخصیص پویا استفاده می‌کنند که می‌تواند وظایف را بر اساس بار فعلی و پیچیدگی محاسبات موردنیاز به‌طور هوشمندانه به CPUها یا GPUها تخصیص دهد. این امر استفاده بهینه از منابع را تضمین می‌کند.
هنگام بررسی مقیاس‌پذیری، ارزیابی این موضوع که هر گزینه تا چه حد می‌تواند به‌راحتی برای پاسخگویی به تقاضاهای متغیر مقیاس‌بندی شود، ضروری است. این امر به‌ویژه برای خدماتی که نیاز به مقیاس‌بندی سریع به سمت بالا یا پایین دارند، اهمیت دارد.

استقرار کانتینری

هنگام استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از کانتینرسازی، مدل همراه با تمام وابستگی‌ها، کتابخانه‌ها و محیط اجرایی خاص خود در یک کانتینر بسته‌بندی می‌شود. این رویکرد بسته‌بندی، استقرارهای یکپارچه و سازگار را در محیط‌های محاسباتی مختلف تسهیل می‌کند. ابزارهای کانتینرسازی مانند داکر (Docker) به‌طور گسترده برای این منظور استفاده می‌شوند. آن‌ها تصاویر کانتینری ایجاد می‌کنند که همه چیز موردنیاز برای عملکرد مدل را در بر می‌گیرند و اطمینان می‌دهند که مدل صرف‌نظر از محل استقرار کانتینر، به همان شیوه اجرا می‌شود.

با این حال، برای استفاده مؤثر کانتینرها از قدرت پردازشی GPUها، پیکربندی‌های تخصصی لازم است. این شامل استفاده از تصاویر پایه با قابلیت GPU در کانتینر و نصب درایورها و کتابخانه‌های مناسب، مانند CUDA و cuDNN، است که برای شتاب‌دهی و سازگاری با GPU ضروری هستند. این پیکربندی‌ها تضمین می‌کنند که کانتینر بتواند به منابع GPU دسترسی داشته باشد و از آن‌ها استفاده کند، که برای محاسبات سنگین معمول در LLMها حیاتی است.

استقرار GPUها در محیط‌های کانتینری برای LLMها چالش‌هایی مانند سازگاری، تخصیص منابع، ارکستراسیون، نظارت، اشکال‌زدایی و امنیت را به همراه دارد که نیاز به بررسی دقیق دارند. اکنون که LLM در محیط تولید مستقر شده است، باید آن را نظارت کنیم تا اطمینان حاصل شود که با گذشت زمان هیچ انحرافی از عملکرد مورد انتظار رخ نمی‌دهد.

نظارت

نظارت و بهبود مداوم اجزای حیاتی در مدیریت LLMها هستند و شامل طیف گسترده‌ای از معیارها و فرآیندها می‌شوند. شاخص‌های کلیدی عملکرد مانند تعداد درخواست‌ها، زمان پاسخ، استفاده از توکن، هزینه‌ها و نرخ خطاها برای ارزیابی کارایی و اثربخشی این مدل‌ها حیاتی هستند. ردیابی تعداد درخواست‌ها به درک بار و تقاضا بر سیستم کمک می‌کند، در حالی که زمان پاسخ نشان‌دهنده سرعت مدل و تجربه کاربری است. نظارت بر استفاده از توکن به‌ویژه در استراتژی‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر توکن ضروری است، زیرا مستقیماً بر مقرون‌به‌صرفه بودن عملیات مدل تأثیر می‌گذارد. علاوه بر این، نظارت دقیق بر نرخ خطاها برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان خروجی‌های LLM ضروری است. این معیارها در مجموع دید جامعی از عملکرد LLM ارائه می‌دهند و به مدیران امکان می‌دهند تصمیمات آگاهانه‌ای برای تخصیص منابع، مقیاس‌بندی و مدیریت هزینه‌ها بگیرند:

├── معیارهای عملکرد

│   ├── تعداد درخواست‌ها

│   └── زمان پاسخ

├── معیارهای کیفیت

│   ├── ارتباط محتوا

│   └── دقت

├── معیارهای کمی

│   ├── استفاده از توکن

│   └── نرخ خطاها

├── معیارهای کیفی

│   ├── انسجام

│   └── توهمات

├── معیارهای هزینه

│   └── هزینه‌های عملیاتی

├── معیارهای تجربه کاربری

│   └── رضایت کاربر

├── معیارهای سیستمی

│   └── نرخ خطاهای سیستمی

└── معیارهای محتوا

└── کیفیت

نظارت پیشرفته‌تر شامل استفاده از LLMهای ارزیابی‌کننده است که به‌طور خاص برای ارزیابی کیفیت خروجی‌های LLM اصلی طراحی شده‌اند. این ارزیابی‌کننده‌ها نقش مهمی در اطمینان از مطابقت خروجی‌ها با استانداردهای مطلوب ارتباط، دقت و انسجام دارند. علاوه بر این، نظارت بر خروجی‌ها برای حصول اطمینان از کیفیت، ارتباط و کاهش توهمات با هدف حفظ یکپارچگی ضروری است.

مفید بودن مدل حیاتی است. نظارت بر سمیت به‌ویژه برای جلوگیری از تولید محتوای مضر یا توهین‌آمیز اهمیت دارد. نظارت بر ارتباط اطمینان می‌دهد که پاسخ‌ها یا خروجی‌های LLM با پرس‌وجوهای ورودی هم‌راستا هستند و اطلاعات معنادار و متناسب با زمینه ارائه می‌دهند. همچنین، توجه به توهمات – مواردی که مدل اطلاعات نادرست یا بی‌معنی تولید می‌کند – برای حفظ اعتماد و قابلیت اطمینان LLM حیاتی است. این فرآیندهای نظارتی نه‌تنها به حفظ کیفیت مدل کمک می‌کنند، بلکه پایه‌ای برای بهبود مداوم فراهم می‌کنند و به آموزش و توسعه مداوم مدل کمک می‌کنند تا عملکرد آن در طول زمان بهبود یابد.

بهبود مداوم

در حوزه LLMها مانند GPT، بهبود مداوم برای حفظ ارتباط و کارایی آن‌ها حیاتی است. این فرآیند چندوجهی است و شامل ادغام داده‌های جدید، توسعه استراتژی‌هایی برای جلوگیری از فراموشی دانش قبلی و گنجاندن بازخورد انسانی می‌شود.
نخست، گنجاندن داده‌های جدیدتر ضروری است زیرا زبان و زمینه‌های اجتماعی تکامل می‌یابند. به‌روزرسانی‌های منظم با مجموعه داده‌های اخیر تضمین می‌کند که مدل‌ها اصطلاحات، عبارات و موضوعات مرتبط کنونی را درک می‌کنند. این می‌تواند شامل داده‌هایی از منابع متنوع مانند آخرین مقالات خبری، انتشارات علمی و محتوای پرطرفدار اینترنتی باشد. چنین به‌روزرسانی‌هایی به مدل کمک می‌کند تا با روندهای زبانی و تغییرات اجتماعی همگام بماند.

دوم، چالش بزرگی در آموزش شبکه‌های عصبی، به‌ویژه هنگام یادگیری اطلاعات جدید، جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار است. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که مدل اطلاعات قبلی خود را هنگام کسب دانش جدید از دست می‌دهد. تکنیک‌هایی مانند تثبیت وزن الاستیک (EWC) و شبکه‌های عصبی پیش‌رونده برای کاهش این مشکل استفاده می‌شوند. این روش‌ها تعادل بین حفظ دانش آموخته‌شده و سازگاری با داده‌های جدید را اولویت‌بندی می‌کنند و عملکرد کلی مدل را در طیف گسترده‌ای از موضوعات حفظ می‌کنند.
در نهایت، بازخورد انسانی نقش مهمی در بهبود خروجی‌های LLM ایفا می‌کند. این بازخورد کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که پاسخ‌های مدل نه‌تنها دقیق هستند، بلکه از نظر زمینه‌ای و احساسی با انتظارات انسانی هم‌راستا هستند. روش‌هایی مانند یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) شامل آموزش مدل‌ها با ترکیبی از داده‌های موجود و ورودی‌های ارزیابی‌کنندگان انسانی است که کیفیت و ارتباط پاسخ‌های مدل را ارزیابی می‌کنند. این فرآیند برای هم‌راستایی خروجی‌های مدل با استانداردهای اخلاقی و ارزش‌های اجتماعی حیاتی است و در نتیجه قابلیت اطمینان و اعتماد کاربران را افزایش می‌دهد.
گنجاندن بازخورد انسانی به‌ویژه مهم است زیرا بررسی لازم را در برابر سوگیری‌ها و خطاهای یادگیری مدل فراهم می‌کند و اطمینان می‌دهد که خروجی‌ها از نظر فنی درست و از نظر اجتماعی مناسب هستند. با تکامل مدل‌های زبانی، این استراتژی‌ها تضمین می‌کنند که آن‌ها ابزارهای مؤثری برای درک و تولید زبان انسانی به شیوه‌ای مفید و مسئولانه باقی می‌مانند.

کلام آخر

در چند شماره قبل مولفه‌ها و چشم‌انداز LLMOps را به تفضیل مورد بررسی قرار دادیم و به بررسی فرآیند آماده‌سازی داده‌ها، توسعه مدل، حاکمیت و بازبینی، سرویس‌دهی مدل و نظارت پرداخت. به طوری که با مطالعه این مقالات، آماده هستید به سراغ مباحث عمیق‌تری که آماده‌سازی داده‌ها نام دارد، بروید.