Jak nakonfigurovat GPU pro práci s modely LLM

Nakonfigurování GPU pro práci s velkými jazykovými modely (LLM) vyžaduje zvážení mnoha faktorů, jako je kompatibilita hardwaru, instalace ovladačů, konfigurace software a optimalizace prostředí. V tomto článku si krok za krokem povíme, jak připravit GPU pro efektivní práci s modely LLM.

1. Výběr vhodného GPU

Před zahájením konfigurace je důležité vybrat vhodné GPU. Modely LLM vyžadují hodně paměti GPU (VRAM) a výpočetního výkonu. Nejpopulárnější možnosti jsou:

• NVIDIA A100 – ideální pro velké modely s velkým počtem parametrů.
• NVIDIA RTX 3090/4090 – dobrá volba pro menší modely a experimenty.
• AMD MI200 – alternativa k NVIDIA, ale vyžaduje další kroky při konfiguraci.

2. Instalace ovladačů GPU

Pro karty NVIDIA

1. Stahování ovladačů:

   • Navštivte stránku NVIDIA Driver Downloads.
   • Vyberte model grafickej karty a operační systém.

2. Instalace ovladačů:

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

3. Zkontrolování instalace:

   nvidia-smi
   

Pro karty AMD

1. Stahování ovladačů:

   • Navštivte stránku AMD Driver Support.
   • Vyberte model grafickej karty a operační systém.

2. Instalace ovladačů:

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

3. Zkontrolování instalace:

   rocminfo
   

3. Instalace CUDA a cuDNN

Instalace CUDA

1. Stahování CUDA:

   • Navštivte stránku CUDA Toolkit Archive.
   • Vyberte vhodnou verzi pro váš systém.

2. Instalace 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. Přidání CUDA do proměnné 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
   

Instalace cuDNN

1. Stahování cuDNN:

   • Zaregistrujte se na stránce NVIDIA cuDNN.
   • Stáhněte vhodnou verzi pro váš systém.

2. Instalace cuDNN:

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

4. Konfigurace programovacího prostředí

Instalace Pythonu a knihoven

1. Instalace Pythonu:

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

2. Vytvoření virtuálního prostředí:

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

3. Instalace knihoven:

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

5. Konfigurace modelu LLM

Příklad konfigurace modelu s knihovnou Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Načtení modelu a tokenizéru
model_name = "bigscience/bloom"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Příprava vstupu
input_text = "Jak nakonfigurovat GPU pro práci s modely LLM?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

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

6. Optimalizace výkonnosti

Použití knihovny Accelerate

Knihovna Accelerate umožňuje snadné škálování modelů na více GPU.

from accelerate import Accelerator

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

Použití DeepSpeed

DeepSpeed je nástroj pro optimalizaci velkých modelů.

deepspeed --num_gpus=4 train.py

Shrnutí

Nakonfigurování GPU pro práci s modely LLM vyžaduje zvážení mnoha faktorů, jako je výběr vhodného hardwaru, instalace ovladačů, konfigurace software a optimalizace prostředí. Díky tomuto článku byste měli být schopni připravit své GPU pro efektivní práci s velkými jazykovými modely.