我们如何在本地部署运行私有的开源大型语言模型(LLMs)呢?本文将向您梳理七种实用的方法及如何选择。

  1. Hugging Face的Transformers

    这是一个强大的Python库,专为简化本地运行LLM而设计。其优势在于自动模型下载、提供丰富的代码片段,以及非常适合实验和学习。然而,它要求用户对机器学习和自然语言处理有深入了解,同时还需要编码和配置技能。

  2. Llama.cpp

    基于C++的推理引擎,专为Apple Silicon打造,能够运行Meta的Llama2模型。它在GPU和CPU上的推理性能均得到优化。Llama.cpp的优点在于其高性能,支持在适度的硬件上运行大型模型(如Llama 7B),并提供绑定,允许您使用其他语言构建AI应用程序。其缺点是模型支持有限,且需要构建工具。

  3. Llamafile

    由Mozilla开发的C++工具,基于llama.cpp库,为开发人员提供了创建、加载和运行LLM模型所需的各种功能。它简化了与LLM的交互,使开发人员能够轻松实现各种复杂的应用场景。Llamafile的优点在于其速度与Llama.cpp相当,并且可以构建一个嵌入模型的单个可执行文件。然而,由于项目仍处于早期阶段,不是所有模型都受支持,只限于Llama.cpp支持的模型。

  4. Ollama

    作为Llama.cpp和Llamafile的用户友好替代品,Ollama提供了一个可执行文件,可在您的机器上安装一个服务。安装完成后,只需简单地在终端中运行即可。其优点在于易于安装和使用,支持llama和vicuña模型,并且运行速度极快。然而,Ollama的模型库有限,需要用户自己管理模型。具体教程:《手机、电脑部署大模型》

  5. vLLM

    这是一个高吞吐量、内存高效的大型语言模型(LLMs)推理和服务引擎。它的目标是为所有人提供简便、快捷、经济的LLM服务。vLLM的优点包括高效的服务吞吐量、支持多种模型以及内存高效。然而,为了确保其性能,用户需要确保设备具备GPU、CUDA或RoCm。

  6. TGI(Text Generation Inference)

    由HuggingFace推出的大模型推理部署框架,支持主流大模型和量化方案。TGI结合Rust和Python,旨在实现服务效率和业务灵活性的平衡。它具备许多特性,如简单的启动LLM、快速响应和高效的推理等。通过TGI,用户可以轻松地在本地部署和运行大型语言模型,满足各种业务需求。经过优化处理的TGI和Transformer推理代码在性能上存在差异,这些差异体现在多个层面:

  • 并行计算能力:TGI与Transformer均支持并行计算,但TGI更进一步,通过Rust与Python的联合运用,实现了服务效率与业务灵活性的完美平衡。这使得TGI在处理大型语言模型时,能够更高效地运用计算资源,显著提升推理效率。

  • 创新优化策略:TGI采纳了一系列先进的优化技术,如Flash Attention、Paged Attention等,这些技术极大地提升了推理的效率和性能。而传统的Transformer模型可能未能融入这些创新优化。

  • 模型部署支持:TGI支持GPTQ模型服务的部署,使我们能在单卡上运行启用continuous batching功能的更大规模模型。传统的Transformer模型则可能缺乏此类支持。

尽管TGI在某些方面优于传统Transformer推理,但并不意味着应完全放弃Transformer推理。在特定场景下,如任务或数据与TGI优化策略不符,使用传统Transformer推理可能更合适。当前测试表明,TGI的推理速度暂时逊于vLLM。TGI推理支持以容器化方式运行,为用户提供了更为灵活和高效的部署选项。

7.DeepSpeed

微软精心打造的开源深度学习优化库,以系统优化和压缩为核心,深度优化硬件设备、操作系统和框架等多个层面,更利用模型和数据压缩技术,极大提升了大规模模型的推理和训练效率。DeepSpeed-Inference,作为DeepSpeed在推理领域的扩展,特别针对大语言模型设计。它巧妙运用模型并行、张量并行和流水线并行等技术,显著提升了推理性能并降低了延迟。

总结

选择部署框架的关键在于任务需求。只有根据实际需求来确定合适的框架,才能确保项目的顺利推进和成功实现。因此,在选择部署框架时,我们应该深入了解框架的特性、优缺点以及适用场景,综合考虑项目规模、技术栈、资源等因素,从而选择最适合的框架来支撑项目的实施。这样不仅可以提高开发效率,还能降低项目风险,确保项目的顺利推进和最终成功。

  • 追求高性能推理?DeepSpeed是您的理想之选。其独特的ZeRO(零冗余优化器)、3D并行(数据并行、模型并行和流水线并行的完美融合)以及1比特Adam等技术,都极大提高了大模型训练和推理的效率。

  • 期望一个易于使用的工具?ollama可能更适合您。简洁的命令行界面,让模型运行变得轻松自如。

  • 需要创建嵌入模型的单个可执行文件?Llamafile将是您的得力助手。其便携性和单文件可执行的特点,让人赞不绝口。

  • 在多种硬件环境下实现高效推理?TGI将是不二之选。其模型并行、张量并行和流水线并行等优化技术,确保了大模型推理的高效运行。

  • 面对复杂的自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等?基于Transformer的模型将为您助力。其强大的表示能力,轻松捕捉文本中的长距离依赖关系。

  • 处理大规模的自然语言处理任务,如文本分类、情感分析等?vLLM将是您的得力助手。作为大规模的预训练模型,它在各种NLP任务中都能展现出色的性能。

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