BentoML недавно выпустила llm-optimizer — фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для оптимизации тестирования и настройки производительности самостоятельно размещаемых больших языковых моделей (LLM). Инструмент решает распространённую проблему при развёртывании LLM: поиск оптимальных конфигураций для задержки, пропускной способности и затрат без необходимости ручного подбора методом проб и ошибок.
Почему настройка производительности LLM сложна?
Настройка вывода LLM — это балансировка множества переменных: размер пакета, выбор фреймворка (vLLM, SGLang и т. д.), тензорный параллелизм, длина последовательностей и эффективность использования оборудования. Каждый из этих факторов может по-разному влиять на производительность, что затрудняет поиск оптимальной комбинации для скорости, эффективности и затрат. Большинство команд по-прежнему полагаются на повторяющееся тестирование методом проб и ошибок — процесс медленный, непоследовательный и часто неубедительный.
Для самостоятельно размещаемых развёртываний цена ошибки высока: плохо настроенные конфигурации могут быстро привести к увеличению задержки и напрасной трате ресурсов GPU.
Чем отличается llm-optimizer?
llm-optimizer предоставляет структурированный способ изучения характеристик производительности LLM. Он устраняет необходимость в повторяющихся догадках, позволяя проводить систематическое тестирование и автоматизированный поиск по возможным конфигурациям.
Основные возможности включают:
* проведение стандартизированных тестов для фреймворков вывода, таких как vLLM и SGLang;
* применение настройки с учётом ограничений, например, отображение только конфигураций, где время до первого токена составляет менее 200 мс;
* автоматизация перебора параметров для определения оптимальных настроек;
* визуализация компромиссов с помощью информационных панелей для задержки, пропускной способности и использования GPU.
Фреймворк имеет открытый исходный код и доступен на GitHub.
Как разработчики могут изучить результаты без локального запуска тестов?
Наряду с оптимизатором BentoML выпустила LLM Performance Explorer — браузерный интерфейс на базе llm-optimizer. Он предоставляет предварительно вычисленные данные тестирования для популярных моделей с открытым исходным кодом и позволяет пользователям:
* сравнивать фреймворки и конфигурации;
* фильтровать по задержке, пропускной способности или ресурсным порогам;
* интерактивно просматривать компромиссы без выделения оборудования.
Как llm-optimizer влияет на практику развёртывания LLM?
По мере роста использования LLM получение максимальной отдачи от развёртываний сводится к тому, насколько хорошо настроены параметры вывода. llm-optimizer снижает сложность этого процесса, предоставляя небольшим командам доступ к методам оптимизации, которые когда-то требовали крупномасштабной инфраструктуры и глубоких знаний.
Предоставляя стандартизированные тесты и воспроизводимые результаты, фреймворк добавляет столь необходимую прозрачность в пространство LLM. Это делает сравнение моделей и фреймворков более последовательным, закрывая давний пробел в сообществе.
В конечном счёте, BentoML llm-optimizer предлагает метод оптимизации самостоятельно размещаемых LLM, основанный на ограничениях и ориентированный на тестирование, заменяя специальный подбор методом проб и ошибок систематическим и повторяемым рабочим процессом.
Ознакомьтесь с [GitHub-страницей](https://github.com/). Не стесняйтесь посетить нашу [GitHub-страницу](https://github.com/), чтобы посмотреть учебные пособия, коды и блокноты. Также подписывайтесь на нас в [Twitter](https://twitter.com/) и присоединяйтесь к нашему [ML SubReddit](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/) с более чем 100 тысячами участников и подписывайтесь на [наш информационный бюллетень](https://www.bentoml.com/newsletter).
Статья «BentoML выпустила llm-optimizer: инструмент с открытым исходным кодом для тестирования и оптимизации больших языковых моделей» впервые опубликована на [MarkTechPost](https://www.marktechpost.com/).
1. Какие проблемы решает llm-optimizer при развёртывании больших языковых моделей (LLM)?
Ответ: llm-optimizer решает проблему поиска оптимальных конфигураций для задержки, пропускной способности и затрат при развёртывании LLM. Он устраняет необходимость ручного подбора методом проб и ошибок, позволяя проводить систематическое тестирование и автоматизированный поиск по возможным конфигурациям.
2. Какие основные возможности предоставляет llm-optimizer?
Ответ: основные возможности llm-optimizer включают:
* проведение стандартизированных тестов для фреймворков вывода, таких как vLLM и SGLang;
* применение настройки с учётом ограничений, например, отображение только конфигураций, где время до первого токена составляет менее 200 мс;
* автоматизация перебора параметров для определения оптимальных настроек;
* визуализация компромиссов с помощью информационных панелей для задержки, пропускной способности и использования GPU.
3. Как разработчики могут изучить результаты без локального запуска тестов?
Ответ: разработчики могут изучить результаты с помощью LLM Performance Explorer — браузерного интерфейса на базе llm-optimizer. Он предоставляет предварительно вычисленные данные тестирования для популярных моделей с открытым исходным кодом и позволяет пользователям:
* сравнивать фреймворки и конфигурации;
* фильтровать по задержке, пропускной способности или ресурсным порогам;
* интерактивно просматривать компромиссы без выделения оборудования.
4. Как llm-optimizer влияет на практику развёртывания LLM?
Ответ: llm-optimizer снижает сложность процесса настройки параметров вывода для LLM, предоставляя небольшим командам доступ к методам оптимизации. Он добавляет прозрачность в пространство LLM, делая сравнение моделей и фреймворков более последовательным. Это закрывает давний пробел в сообществе и упрощает процесс развёртывания LLM.