জিপিইউ কনফিগার করতে কিভাবে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর সাথে কাজ করতে হবে
জিপিইউ কনফিগার করতে কিভাবে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর সাথে কাজ করতে হবে, এতে অনেকগুলি ফ্যাক্টর বিবেচনা করতে হবে, যেমন হার্ডওয়্যার কম্প্যাটিবিলিটি, ড্রাইভার ইনস্টলেশন, সফটওয়্যার কনফিগারেশন এবং পরিবেশের অপ্টিমাইজেশন। এই আর্টিকেলে আমরা কোড-বাই-কোড আলোচনা করবো, কিভাবে জিপিইউকে এলএলএম মডেলের সাথে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য প্রস্তুত করা যায়।
১. উপযুক্ত জিপিইউ নির্বাচন
কনফিগারেশন শুরু করার আগে উপযুক্ত জিপিইউ নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ। এলএলএম মডেলগুলি অনেক জিপিইউ মেমোরি (ভিআরএম) এবং কম্পিউটিং পাওয়ার প্রয়োজন। সবচেয়ে জনপ্রিয় বিকল্পগুলি হল:
- এনভিডিয়া এ১০০ – বড় মডেলগুলির জন্য আদর্শ, যা অনেক পরামিতির সাথে।
- এনভিডিয়া আরটিএক্স ৩০৯০/৪০৯০ – ছোট মডেলগুলির জন্য ভালো বিকল্প এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য।
- এএমডি এমআই২০০ – এনভিডিয়া-এর বিকল্প, কিন্তু কনফিগারেশনে অতিরিক্ত পদক্ষেপ প্রয়োজন।
২. জিপিইউ ড্রাইভার ইনস্টলেশন
এনভিডিয়া কার্ডের জন্য
১. ড্রাইভার ডাউনলোড:
- এনভিডিয়া ড্রাইভার ডাউনলোড পৃষ্ঠা ভিজিট করুন।
- গ্রাফিক্স কার্ডের মডেল এবং অপারেটিং সিস্টেম নির্বাচন করুন।
২. ড্রাইভার ইনস্টলেশন:
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-driver-535
sudo reboot
৩. ইনস্টলেশন চেক:
nvidia-smi
এএমডি কার্ডের জন্য
১. ড্রাইভার ডাউনলোড:
- এএমডি ড্রাইভার সাপোর্ট পৃষ্ঠা ভিজিট করুন।
- গ্রাফিক্স কার্ডের মডেল এবং অপারেটিং সিস্টেম নির্বাচন করুন।
২. ড্রাইভার ইনস্টলেশন:
sudo apt update
sudo apt install -y rocm-opencl-runtime
sudo reboot
৩. ইনস্টলেশন চেক:
rocminfo
৩. সিউডিএ এবং কিউডিএনএন ইনস্টলেশন
সিউডিএ ইনস্টলেশন
১. সিউডিএ ডাউনলোড:
- সিউডিএ টুলকিট আর্কাইভ পৃষ্ঠা ভিজিট করুন।
- আপনার সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত সংস্করণ নির্বাচন করুন।
২. সিউডিএ ইনস্টলেশন:
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
৩. প্যাথ ভেরিয়েবল এ সিউডিএ যোগ:
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
কিউডিএনএন ইনস্টলেশন
১. কিউডিএনএন ডাউনলোড:
- এনভিডিয়া কিউডিএনএন পৃষ্ঠায় রেজিস্ট্রেশন করুন।
- আপনার সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত সংস্করণ ডাউনলোড করুন।
২. কিউডিএনএন ইনস্টলেশন:
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install -y libcudnn8
৪. প্রোগ্রামিং পরিবেশ কনফিগারেশন
পাইথন এবং লাইব্রেরি ইনস্টলেশন
১. পাইথন ইনস্টলেশন:
sudo apt update
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv
২. ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি:
python3 -m venv llm-env
source llm-env/bin/activate
৩. লাইব্রেরি ইনস্টলেশন:
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers datasets accelerate
৫. এলএলএম মডেল কনফিগারেশন
ট্রান্সফর্মার্স লাইব্রেরির সাথে মডেল কনফিগারেশন উদাহরণ
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# মডেল এবং টোকেনাইজার লোড
model_name = "bigscience/bloom"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
# ইনপুট প্রস্তুতি
input_text = "জিপিইউ কনফিগার করতে কিভাবে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর সাথে কাজ করতে হবে"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
# উত্তর জেনারেট
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
৬. পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন
এক্সিলারেট লাইব্রেরি ব্যবহার
এক্সিলারেট লাইব্রেরি অনেক জিপিইউতে মডেল স্কেলিং সহজ করে দেয়।
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator()
model, optimizer = accelerator.prepare(model, optimizer)
ডিপস্পিড ব্যবহার
ডিপস্পিড হল বড় মডেল অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি টুল।
deepspeed --num_gpus=4 train.py
সারাংশ
জিপিইউ কনফিগার করতে কিভাবে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) এর সাথে কাজ করতে হবে, এতে অনেকগুলি ফ্যাক্টর বিবেচনা করতে হবে, যেমন উপযুক্ত হার্ডওয়্যার নির্বাচন, ড্রাইভার ইনস্টলেশন, সফটওয়্যার কনফিগারেশন এবং পরিবেশের অপ্টিমাইজেশন। এই আর্টিকেলের মাধ্যমে আপনি আপনার জিপিইউকে এলএলএম মডেলের সাথে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য প্রস্তুত করতে পারবেন।