Comment configurer un GPU pour travailler avec des modèles LLM

La configuration d'un GPU pour travailler avec de grands modèles de langage (LLM) nécessite de prendre en compte plusieurs facteurs, tels que la compatibilité matérielle, l'installation des pilotes, la configuration du logiciel et l'optimisation de l'environnement. Dans cet article, nous allons expliquer étape par étape comment préparer un GPU pour un travail efficace avec des modèles LLM.

1. Choix du GPU approprié

Avant de commencer la configuration, il est important de choisir le bon GPU. Les modèles LLM nécessitent beaucoup de mémoire GPU (VRAM) et de puissance de calcul. Les options les plus populaires sont :

• NVIDIA A100 – idéal pour les grands modèles avec un grand nombre de paramètres.
• NVIDIA RTX 3090/4090 – bon choix pour les modèles plus petits et les expérimentations.
• AMD MI200 – alternative à NVIDIA, mais nécessite des étapes supplémentaires de configuration.

2. Installation des pilotes GPU

Pour les cartes NVIDIA

1. Téléchargement des pilotes :

   • Visitez le site NVIDIA Driver Downloads.
   • Sélectionnez le modèle de la carte graphique et le système d'exploitation.

2. Installation des pilotes :

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

3. Vérification de l'installation :

   nvidia-smi
   

Pour les cartes AMD

1. Téléchargement des pilotes :

   • Visitez le site AMD Driver Support.
   • Sélectionnez le modèle de la carte graphique et le système d'exploitation.

2. Installation des pilotes :

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

3. Vérification de l'installation :

   rocminfo
   

3. Installation de CUDA et cuDNN

Installation de CUDA

1. Téléchargement de CUDA :

   • Visitez le site CUDA Toolkit Archive.
   • Sélectionnez la version appropriée pour votre système.

2. Installation de 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. Ajout de CUDA à la variable 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
   

Installation de cuDNN

1. Téléchargement de cuDNN :

   • Inscrivez-vous sur le site NVIDIA cuDNN.
   • Téléchargez la version appropriée pour votre système.

2. Installation de cuDNN :

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

4. Configuration de l'environnement de développement

Installation de Python et des bibliothèques

1. Installation de Python :

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

2. Création d'un environnement virtuel :

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

3. Installation des bibliothèques :

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

5. Configuration du modèle LLM

Exemple de configuration du modèle avec la bibliothèque Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Chargement du modèle et du tokeniseur
model_name = "bigscience/bloom"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Préparation de l'entrée
input_text = "Comment configurer un GPU pour travailler avec des modèles LLM ?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

# Génération de la réponse
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

6. Optimisation des performances

Utilisation de la bibliothèque Accelerate

La bibliothèque Accelerate permet de mettre à l'échelle facilement les modèles sur plusieurs GPU.

from accelerate import Accelerator

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

Utilisation de DeepSpeed

DeepSpeed est un outil pour optimiser les grands modèles.

deepspeed --num_gpus=4 train.py

Résumé

La configuration d'un GPU pour travailler avec des modèles LLM nécessite de prendre en compte plusieurs facteurs, tels que le choix du matériel approprié, l'installation des pilotes, la configuration du logiciel et l'optimisation de l'environnement. Grâce à cet article, vous devriez être en mesure de préparer votre GPU pour un travail efficace avec de grands modèles de langage.