NVIDIA H100 Tensor Core GPU上でのクオンタイズ(量子化)LLMの処理
量子化（クオンタイズ）とは、機械学習モデルをより小さく、より高速にするためのテクニックです。Llama2-70B-Chatを量子化し、1秒間に2.2倍のトークンを生成する同等の品質のモデルを作成しました。 言語モデルが大きくなればなるほど、クエリにかかる時間は遅くなり（コストも高くなり）、GPUはより多くのパラメータをメモリからロードし、より多くの計算を実行しなければなりません。私たちのチームは、 LLMのパフォーマンスを 最適化するために数多くのテクニックを開発し、採用してきました。このブログポストでは、メモリフットプリントを減らし、より高速に実行するためにモデルの数値精度を下げ る一般的なテクニックである量子化について説明します。Llama2-70B-ChatのようなLLMに量子化を適用すると、完全な16ビット精度で実行した場合と比較して、1秒あたり2.2倍のトークンを生成するモデルになります。重要なことは、モデルの品質が維持されていることを保証するために、量子化されたモデルを Gauntletモデル評価スイー
LLM推論パフォーマンスエンジニアリング：ベストプラクティス
このブログポストでは、MosaicMLエンジニアリングチームが、人気のあるオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を実運用に活用するためのベストプラクティスを紹介します。 また、これらのモデルを中心に構築された推論サービスを展開するためのガイドラインを提供し、ユーザーがモデルや展開ハードウェアを選択する際の助けとする。 これらのガイドラインは、FasterTransformers、vLLM、NVIDIAが間もなくリリースする TensorRT-LLMなどの 経験から導き出されたものです。 LLMテキスト生成を理解する 大規模言語モデル（LLM）は2段階のプロセスでテキストを生成する。"プリフィル" では入力プロンプトのトークンが並列処理され、"デコーディング" ではテキストが自己回帰的に一度に1「トークン」ずつ生成される。 生成された各トークンは入力に追加され、次のトークンを生成するためにモデルにフィードバックされる。 LLMが特別な停止トークンを出力するか、ユーザー定義の条件が満たされたとき（たとえば、トーク