Inferenza efficiente su GPU singola

Questo documento sarà presto completato con informazioni su come effetture l’inferenza su una singola GPU. Nel frattempo è possibile consultare la guida per l’addestramento su una singola GPU e la guida per l’inferenza su CPU.

BetterTransformer per l’inferenza più veloce

Abbiamo recentemente integrato BetterTransformer per velocizzare l’inferenza su GPU per modelli di testo, immagini e audio. Per maggiori dettagli, consultare la documentazione su questa integrazione qui.

Integrazione di bitsandbytes per Int8 mixed-precision matrix decomposition

Dal paper LLM.int8() : 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale, noi supportiamo l’integrazione di Hugging Face per tutti i modelli dell’Hub con poche righe di codice. Il metodo nn.Linear riduce la dimensione di 2 per i pesi float16 e bfloat16 e di 4 per i pesi float32, con un impatto quasi nullo sulla qualità, operando sugli outlier in half-precision.

Il metodo Int8 mixed-precision matrix decomposition funziona separando la moltiplicazione tra matrici in due flussi: (1) una matrice di flusso di outlier di caratteristiche sistematiche moltiplicata in fp16, (2) in flusso regolare di moltiplicazione di matrici int8 (99,9%). Con questo metodo, è possibile effettutare inferenza int8 per modelli molto grandi senza degrado predittivo. Per maggiori dettagli sul metodo, consultare il paper o il nostro blogpost sull’integrazione.

Nota che è necessaria una GPU per eseguire modelli di tipo mixed-8bit, poiché i kernel sono stati compilati solo per le GPU. Prima di utilizzare questa funzione, assicurarsi di disporre di memoria sufficiente sulla GPU per memorizzare un quarto del modello (o la metà se i pesi del modello sono in mezza precisione). Di seguito sono riportate alcune note per aiutarvi a utilizzare questo modulo, oppure seguite le dimostrazioni su Google colab.

Requisiti

• Se si dispone di bitsandbytes<0.37.0, assicurarsi di eseguire su GPU NVIDIA che supportano tensor cores a 8 bit (Turing, Ampere o architetture più recenti - ad esempio T4, RTX20s RTX30s, A40-A100). Per bitsandbytes>=0.37.0, tutte le GPU dovrebbero essere supportate.
• Installare la versione corretta di bitsandbytes eseguendo: pip install bitsandbytes>=0.31.5.
• Installare accelerate pip install accelerate>=0.12.0

Esecuzione di modelli mixed-Int8 - configurazione per singola GPU

Dopo aver installato le librerie necessarie, per caricare il tuo modello mixed 8-bit è il seguente:

from transformers import AutoModelForCausalLM

model_name = "bigscience/bloom-2b5"
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_8bit=True)

Per la generazione di testo, si consiglia di:

• utilizzare il metodo generate() del modello invece della funzione pipeline(). Sebbene l’inferenza sia possibile con la funzione pipeline(), essa non è ottimizzata per i modelli mixed-8bit e sarà più lenta rispetto all’uso del metodo generate(). Inoltre, alcune strategie di campionamento, come il campionamento nucleaus, non sono supportate dalla funzione pipeline() per i modelli mixed-8bit.
• collocare tutti gli ingressi sullo stesso dispositivo del modello.

Ecco un semplice esempio:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "bigscience/bloom-2b5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_8bit=True)

text = "Hello, my llama is cute"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
generated_ids = model.generate(**inputs)
outputs = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)

Esecuzione di modelli mixed-8bit - configurazione multi GPU

Usare il seguente modo caricare il modello mixed-8bit su più GPU (stesso comando della configurazione a GPU singola):

model_name = "bigscience/bloom-2b5"
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_8bit=True)

Puoi controllare la RAM della GPU che si vuole allocare su ogni GPU usando accelerate. Utilizzare l’argomento max_memory come segue:

max_memory_mapping = {0: "1GB", 1: "2GB"}
model_name = "bigscience/bloom-3b"
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, device_map="auto", load_in_8bit=True, max_memory=max_memory_mapping
)

In questo esempio, la prima GPU utilizzerà 1 GB di memoria e la seconda 2 GB.

Colab demos

Con questo metodo è possibile inferire modelli che prima non era possibile inferire su Google Colab. Guardate la demo per l’esecuzione di T5-11b (42GB in fp32)! Utilizzo la quantizzazione a 8 bit su Google Colab:

Oppure questa demo di BLOOM-3B: