「ラマ2のレイテンシとスループットのパフォーマンスを最大4倍に向上させる」

Maximize the performance of Rama2's latency and throughput by up to 4 times.

Llama-2 13Bの実世界ベンチマーク

はじめに

大規模な言語モデル（LLM）の領域では、これらの高度なシステムを実世界のエンタープライズアプリケーションに統合することが急務です。しかし、生成型AIの進化スピードは非常に速いため、ほとんどの人々はその進歩に追いつくことができません。

その解決策の1つは、OpenAIが提供するようなマネージドサービスを使用することです。これらのマネージドサービスは効率的なソリューションを提供しますが、そのようなサービスへのアクセスがないか、セキュリティやプライバシーなどの要素を重視する人々にとっては、オープンソースのツールが選択肢となります。

オープンソースの生成型AIツールは現在非常に人気があり、企業はAIパワードのアプリを急いでリリースしようとしています。急速に開発を進める中で、企業はしばしば忘れがちですが、生成型AIから真の価値を得るためには、単なるプロトタイプではなく、「本番」に対応したアプリを構築する必要があります。

本記事では、Llama 2のパフォーマンスの違いを、2つの異なる推論方法を使用して示したいと思います。最初の推論方法は、人気のある選択肢であるFast APIを使用してREST APIエンドポイントとしてモデルを提供するコンテナ化されたLlama 2モデルです。2番目の方法は、hugging faceが開発したオープンソースのText Generation Inferenceを使用して同じコンテナ化されたモデルを提供します。これにより、LLMのデプロイが容易になります。

• 「検索補完生成を用いてより能力の高いLLMを構築する」
• XGBoost 最終ガイド（パート1）
• メトリクス層：すべてのKPI定義の唯一の真実の源

私たちが見ている両方の方法は、ビジネスやアプリなどの実世界での使用に適しています。しかし、スケーリングの方法が異なることを理解することが重要です。それぞれのパフォーマンスを比較し、その違いをより良く理解していきましょう。

OpenAIとCohereによるLLM推論の力

ChatGPTがなぜ速いのか、考えたことはありますか？

大規模な言語モデルは膨大な計算能力を必要とし、その巨大なサイズのために、しばしば複数のGPUが必要です。大規模なGPUクラスタで作業する際には、企業は自身の計算がどのように利用されているかに非常に注意を払う必要があります。

OpenAIのようなLLMプロバイダは、モデルの推論のために大規模なGPUクラスタを運用しています。最大限に活用するためには…

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