كيفية تكوين GPU للعمل مع نماذج LLM

تكوين GPU للعمل مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يتطلب مراعاة العديد من العوامل، مثل التوافق المادي، وتثبيت برامج التشغيل، وتكوين البرمجيات، وتحسين البيئة. في هذا المقال، سنناقش خطوة بخطوة كيفية إعداد GPU للعمل بفعالية مع نماذج LLM.

1. اختيار GPU المناسب

قبل بدء التكوين، من المهم اختيار GPU مناسب. تتطلب نماذج LLM الكثير من ذاكرة GPU (VRAM) وقوة الحساب. أكثر الخيارات شعبية هي:

• NVIDIA A100 – مثالي للنماذج الكبيرة التي تحتوي على الكثير من المعاملات.
• NVIDIA RTX 3090/4090 – خيار جيد للنماذج الصغيرة والتجارب.
• AMD MI200 – بديل لـ NVIDIA، ولكن يتطلب خطوات إضافية في التكوين.

2. تثبيت برامج تشغيل GPU

لبطاقات NVIDIA

1. تحميل برامج التشغيل:

   • زور موقع NVIDIA Driver Downloads.
   • اختر نموذج البطاقة الرسومية ونظام التشغيل.

2. تثبيت برامج التشغيل:

   sudo apt update
   sudo apt install -y nvidia-driver-535
   sudo reboot
   

3. فحص التثبيت:

   nvidia-smi
   

لبطاقات AMD

1. تحميل برامج التشغيل:

   • زور موقع AMD Driver Support.
   • اختر نموذج البطاقة الرسومية ونظام التشغيل.

2. تثبيت برامج التشغيل:

   sudo apt update
   sudo apt install -y rocm-opencl-runtime
   sudo reboot
   

3. فحص التثبيت:

   rocminfo
   

3. تثبيت CUDA و cuDNN

تثبيت CUDA

1. تحميل CUDA:

   • زور موقع CUDA Toolkit Archive.
   • اختر الإصدار المناسب لنظامك.

2. تثبيت CUDA:

   sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/3bf863cc.pub
   sudo apt update
   sudo apt install -y cuda
   

3. إضافة CUDA إلى متغير PATH:

   echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

تثبيت cuDNN

1. تحميل cuDNN:

   • سجل في موقع NVIDIA cuDNN.
   • تحميل الإصدار المناسب لنظامك.

2. تثبيت cuDNN:

   sudo dpkg -i cudnn-local-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
   sudo apt update
   sudo apt install -y libcudnn8
   

4. تكوين البيئة التطويرية

تثبيت Python والمكتبات

1. تثبيت Python:

   sudo apt update
   sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv
   

2. إنشاء بيئة افتراضية:

   python3 -m venv llm-env
   source llm-env/bin/activate
   

3. تثبيت المكتبات:

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   pip install transformers datasets accelerate
   

5. تكوين نموذج LLM

مثال لتكوين النموذج مع مكتبة Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# تحميل النموذج والمشفّر
model_name = "bigscience/bloom"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# إعداد الإدخال
input_text = "كيف يمكنني تكوين GPU للعمل مع نماذج LLM؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

# توليد الإجابة
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

6. تحسين الأداء

استخدام مكتبة Accelerate

تسمح مكتبة Accelerate بتسهيل توسيع النماذج على عدة GPUs.

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator()
model, optimizer = accelerator.prepare(model, optimizer)

استخدام DeepSpeed

DeepSpeed هو أداة لتحسين النماذج الكبيرة.

deepspeed --num_gpus=4 train.py

الخاتمة

تكوين GPU للعمل مع نماذج LLM يتطلب مراعاة العديد من العوامل، مثل اختيار المعدات المناسبة، وتثبيت برامج التشغيل، وتكوين البرمجيات، وتحسين البيئة. بفضل هذا المقال، يجب أن تكون قادرًا على إعداد GPU الخاص بك للعمل بفعالية مع النماذج اللغوية الكبيرة.