大規模な言語モデルを効率的に提供するためのフレームワーク

言語モデルの効率的な提供のためのフレームワーク

大規模言語モデルをOpenAI APIを使用するかのように無料で提供する方法

はじめに

ここ数ヶ月、大規模言語モデルの使用について多くの関心が寄せられています。これは、解決が困難と思われるほとんどのユースケースに取り組む能力と、素晴らしい研究コミュニティのおかげです。

AIや機械学習モデルも、いかに強力であっても、本番環境に移行しなければステークホルダーがより良い意思決定をするのには役立ちません。

これらの大規模言語モデルを展開することは、展開チームが無能であるわけではなく、単にこの種のモデルの展開の複雑さのために、間違いなく最も困難なタスクの一つです。

これらのモデルの産業化プロセスをできるだけスムーズにするフレームワークがあれば素晴らしいですよね？

• AIが迷走するとき：現実世界での注目すべき機械学習のミスハップ
• 「ディープラーニングを用いたナノアレイの開発：特定の構造色を生み出すことができるナノホールアレイを設計する新しいAI手法」
• 思っているベイダーではありません 3D VADERは3Dモデルを拡散するAIモデルです

そこで、UCバークレーがApacheライセンスの下で開発したオープンソースライブラリであるvLLMライブラリが役立ちます。

vLLMの背後にある考え方は、大規模言語モデルのサービングと推論を、産業界と小規模研究チームの両方に手頃な価格で提供することです。

この非スポンサー（非プロモーション）のチュートリアルを完了すると、次のことができるようになります：

• ワークスペースとGoogle ColabにvLLMをセットアップする
• プロンプト上で大規模言語モデルのオフラインバッチ推論を実行する
• Postmanおよびcurlコマンドを使用してモデルを提供するAPIサーバーを作成する

vLLM — なぜ気にすべきか？

実装に入る前に、vLLMのパフォーマンスをHuggingFace Transformers（HF）などの他のツールと比較して簡単に概観しましょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!