Optimisation de la mémoire pour le déploiement local de grands modèles d'IA

Le déploiement local de grands modèles d'intelligence artificielle devient de plus en plus populaire en raison des préoccupations concernant la confidentialité des données et les coûts du cloud. Cependant, de grands modèles, tels que les transformateurs linguistiques ou les grands modèles visuels, nécessitent une quantité importante de mémoire RAM et GPU. Dans cet article, nous discuterons des stratégies d'optimisation de la mémoire qui permettront un déploiement efficace de ces modèles sur des machines locales.

1. Quantification des modèles

La quantification est un processus de réduction de la précision des poids du modèle afin de diminuer sa taille et sa charge mémoire. Il existe trois principaux types de quantification :

• Quantification post-entraînement (Post-Training Quantization) : Méthode la plus simple, consistant à convertir le modèle après son entraînement.
• Quantification consciente de l'entraînement (Quantization-Aware Training) : Méthode avancée qui prend en compte la quantification pendant le processus d'entraînement, ce qui conduit souvent à de meilleurs résultats.

Exemple de quantification dans TensorFlow

import tensorflow as tf

# Chargement du modèle
model = tf.keras.models.load_model('large_model.h5')

# Conversion en quantification 8 bits
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
quantized_model = converter.convert()

# Sauvegarde du modèle quantifié
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(quantized_model)

2. Stockage des poids sur le disque dur

Pour les très grands modèles qui ne tiennent pas en mémoire RAM, on peut utiliser la technique de déchargement, c'est-à-dire le stockage d'une partie des poids sur le disque dur et leur chargement à la demande.

Exemple de déchargement dans PyTorch

import torch

class OffloadedModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model_path):
        super(OffloadedModel, self).__init__()
        self.model_path = model_path

    def forward(self, x):
        # Chargement du modèle uniquement pendant le flux de données
        model = torch.jit.load(self.model_path)
        return model(x)

# Utilisation
model = OffloadedModel('large_model.pt')
output = model(input_tensor)

3. Utilisation d'architectures plus petites

Souvent, de grands modèles peuvent être remplacés par des alternatives plus petites mais tout aussi efficaces. Par exemple, au lieu d'utiliser BERT-base, on peut envisager d'utiliser DistilBERT, qui est plus petit et plus rapide, mais conserve une précision similaire.

4. Optimisation des bibliothèques

Les bibliothèques modernes d'apprentissage automatique, telles que TensorFlow et PyTorch, offrent divers outils pour optimiser la mémoire. Par exemple, dans PyTorch, on peut utiliser torch.cuda.empty_cache() pour libérer la mémoire GPU.

import torch

# Appel après la fin des calculs
torch.cuda.empty_cache()

5. Utilisation des techniques de pruning

Le pruning est un processus d'élimination des poids moins importants du modèle afin de réduire sa taille. Il existe différentes stratégies de pruning, telles que le pruning L1, le pruning L2 et le pruning global.

Exemple de pruning dans TensorFlow

import tensorflow_model_optimization as tfmot

# Chargement du modèle
model = tf.keras.models.load_model('large_model.h5')

# Application du pruning
pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay(
    initial_sparsity=0.50,
    final_sparsity=0.90,
    begin_step=2000,
    end_step=4000)

pruned_model = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(model, pruning_schedule=pruning_schedule)

# Entraînement du modèle
pruned_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
pruned_model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)

Résumé

L'optimisation de la mémoire pour les grands modèles d'IA est essentielle pour leur déploiement efficace localement. Des stratégies telles que la quantification, le déchargement, l'utilisation d'architectures plus petites, l'optimisation des bibliothèques et le pruning peuvent considérablement réduire la charge mémoire et améliorer les performances. Le choix des techniques appropriées dépend du cas d'utilisation spécifique et des ressources disponibles.