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摘要
随着大型语言模型(LLM)如GPT-4和PaLM的进步#xff0c;自然语言任务的能力得到了显著提升。LLM被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎和编程助手等场景。然而#xff0c;由于LLM对GPU和内存的巨大需求#xff0c;其在规…服务器无服务器推理的未来大型语言模型
摘要
随着大型语言模型(LLM)如GPT-4和PaLM的进步自然语言任务的能力得到了显著提升。LLM被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎和编程助手等场景。然而由于LLM对GPU和内存的巨大需求其在规模上的服务仍然具有挑战性。本文介绍了模型压缩技术和选择性执行等克服这一挑战的方法并重点讨论了无服务器推理系统如Amazon SageMaker和Microsoft Azure ML它们通过在共享GPU集群上动态分配LLM来提高效率并降低成本。然而现有的无服务器LLM系统存在高延迟问题影响了交互式应用的体验。MIT CSAIL的研究人员提出了ServerlessLLM这是一个创新的系统通过利用多级服务器存储的丰富但未充分利用的容量和带宽实现了LLM的无服务器低延迟推理。ServerlessLLM通过快速检查点加载、基于令牌的迁移和延迟优化的服务器分配等创新设计显著减少了LLM的加载时间和端到端启动时间。实验结果表明与现有系统相比ServerlessLLM可以将LLM的加载时间减少4-8倍端到端启动时间减少25倍以上。ServerlessLLM为无服务器架构的未来设计提供了启示并为LLM的实际应用部署解锁了潜力。
关键词
大型语言模型无服务器推理模型压缩选择性执行ServerlessLLM低延迟多级加载实时迁移延迟优化调度
1. 引言
近年来大型语言模型(LLM)如GPT-4和PaLM在自然语言任务中取得了显著的进步被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎和编程助手等场景。然而由于LLM对GPU和内存的巨大需求其在规模上的服务仍然具有挑战性。本文介绍了模型压缩技术和选择性执行等克服这一挑战的方法并重点讨论了无服务器推理系统如Amazon SageMaker和Microsoft Azure ML它们通过在共享GPU集群上动态分配LLM来提高效率并降低成本。然而现有的无服务器LLM系统存在高延迟问题影响了交互式应用的体验。MIT CSAIL的研究人员提出了ServerlessLLM这是一个创新的系统通过利用多级服务器存储的丰富但未充分利用的容量和带宽实现了LLM的无服务器低延迟推理。ServerlessLLM通过快速检查点加载、基于令牌的迁移和延迟优化的服务器分配等创新设计显著减少了LLM的加载时间和端到端启动时间。实验结果表明与现有系统相比ServerlessLLM可以将LLM的加载时间减少4-8倍端到端启动时间减少25倍以上。ServerlessLLM为无服务器架构的未来设计提供了启示并为LLM的实际应用部署解锁了潜力。
2. 无服务器LLM系统概述
无服务器LLM系统通过在共享GPU集群上动态分配LLM来提高效率并降低成本。然而现有的无服务器LLM系统存在高延迟问题影响了交互式应用的体验。MIT CSAIL的研究人员提出了ServerlessLLM这是一个创新的系统通过利用多级服务器存储的丰富但未充分利用的容量和带宽实现了LLM的无服务器低延迟推理。
3. ServerlessLLM的关键创新
ServerlessLLM通过快速检查点加载、基于令牌的迁移和延迟优化的服务器分配等创新设计显著减少了LLM的加载时间和端到端启动时间。
3.1 快速检查点加载
ServerlessLLM引入了加载优化的检查点格式和多级检查点加载流水线以充分利用网络、SSD、DRAM和GPU内存之间的带宽。
3.2 基于令牌的迁移
ServerlessLLM通过只迁移必要的提示令牌而不是快照整个模型状态显著减少了迁移时间。
3.3 延迟优化的服务器分配
ServerlessLLM使用精确的模型来估计每个服务器的检查点加载时间和迁移时间并选择最小化预期启动延迟的服务器。
4. ServerlessLLM的性能评估
实验结果表明与现有系统相比ServerlessLLM可以将LLM的加载时间减少4-8倍端到端启动时间减少25倍以上。
5. 未来挑战
ServerlessLLM代表了优化无服务器LLM推理的第一步但仍有许多问题需要解决包括预测实时模型需求、智能放置检查点、扩展调度算法、确保资源分配的公平性等。
6. 结论
ServerlessLLM展示了无服务器架构在AI工作负载方面的巨大创新潜力。随着LLM的规模和流行度不断增长像ServerlessLLM这样的解决方案将变得越来越重要。系统与机器学习的结合可以引入新的范式以安全可持续的方式服务、共享和扩展AI模型。
