“`html
Использование больших языковых моделей (LLMs)
Большие языковые модели (LLMs) произвели революцию в приложениях искусственного интеллекта, открыв новые возможности в обработке естественного языка, таких как разговорный ИИ, генерация контента и автоматическое завершение кода.
Проблемы с памятью
Основная проблема LLM заключается в ограниченной памяти графических процессоров (GPU). Когда памяти недостаточно, данные переносятся в память центрального процессора (CPU), что вызывает задержки и снижает производительность. Это создает необходимость в инновационных решениях для управления памятью без потери эффективности.
Текущие решения
Существующие решения, такие как vLLM и FlexGen, пытаются решить эту проблему с помощью различных техник. Однако они часто сталкиваются с непредсказуемыми задержками и не могут динамически адаптироваться к изменениям нагрузки.
Решение Pie от UC Berkeley
Исследователи из UC Berkeley разработали новый фреймворк под названием Pie, который преодолевает ограничения памяти в LLM. Он использует две ключевые техники: прозрачный обмен и адаптивное расширение памяти.
Преимущества Pie
- Прозрачный обмен: Обеспечивает, чтобы перенос данных не задерживал вычисления на GPU.
- Адаптивное расширение: Регулирует использование памяти CPU в зависимости от текущих условий системы.
Результаты экспериментов
Эксперименты показали, что Pie обеспечивает до 1.9 раз большую пропускную способность и в 2 раза меньшую задержку по сравнению с vLLM. В сравнении с FlexGen, Pie продемонстрировал до 9.4 раз большей пропускной способности.
Динамическая адаптация
Pie способен динамически адаптироваться к изменяющимся нагрузкам и условиям системы, что позволяет эффективно использовать ресурсы и поддерживать высокую производительность даже в условиях ограниченной памяти.
Будущее ИИ
Pie представляет собой значительный шаг вперед в инфраструктуре ИИ, позволяя развертывать более крупные и сложные языковые модели на существующем оборудовании. Это улучшает масштабируемость приложений LLM и снижает затраты на обновление оборудования.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
