Como configurar GPU para trabalhar com modelos LLM

A configuração de GPU para trabalhar com grandes modelos de linguagem (LLM) requer a consideração de vários fatores, como compatibilidade de hardware, instalação de drivers, configuração de software e otimização do ambiente. Neste artigo, discutiremos passo a passo como preparar o GPU para trabalhar de forma eficiente com modelos LLM.

1. Escolha do GPU adequado

Antes de começar a configuração, é importante escolher o GPU adequado. Os modelos LLM exigem muita memória de GPU (VRAM) e poder de computação. As opções mais populares são:

• NVIDIA A100 – ideal para grandes modelos com muitos parâmetros.
• NVIDIA RTX 3090/4090 – boa escolha para modelos menores e experimentos.
• AMD MI200 – alternativa para NVIDIA, mas requer passos adicionais na configuração.

2. Instalação de drivers de GPU

Para placas NVIDIA

1. Download dos drivers:

   • Visite o site NVIDIA Driver Downloads.
   • Escolha o modelo do cartão gráfico e o sistema operacional.

2. Instalação dos drivers:

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

3. Verificação da instalação:

   nvidia-smi
   

Para placas AMD

1. Download dos drivers:

   • Visite o site AMD Driver Support.
   • Escolha o modelo do cartão gráfico e o sistema operacional.

2. Instalação dos drivers:

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

3. Verificação da instalação:

   rocminfo
   

3. Instalação de CUDA e cuDNN

Instalação de CUDA

1. Download do CUDA:

   • Visite o site CUDA Toolkit Archive.
   • Escolha a versão apropriada para o seu sistema.

2. Instalação do 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. Adicionar CUDA ao 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
   

Instalação de cuDNN

1. Download do cuDNN:

   • Registre-se no site NVIDIA cuDNN.
   • Baixe a versão apropriada para o seu sistema.

2. Instalação do cuDNN:

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

4. Configuração do ambiente de desenvolvimento

Instalação de Python e bibliotecas

1. Instalação de Python:

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

2. Criação de ambiente virtual:

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

3. Instalação de bibliotecas:

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

5. Configuração do modelo LLM

Exemplo de configuração do modelo com a biblioteca Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Carregamento do modelo e tokenizador
model_name = "bigscience/bloom"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Preparação da entrada
input_text = "Como configurar GPU para trabalhar com modelos LLM?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

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

6. Otimização de desempenho

Uso da biblioteca Accelerate

A biblioteca Accelerate permite a fácil escalabilidade de modelos em múltiplos GPUs.

from accelerate import Accelerator

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

Uso do DeepSpeed

DeepSpeed é uma ferramenta para otimizar grandes modelos.

deepspeed --num_gpus=4 train.py

Resumo

A configuração de GPU para trabalhar com modelos LLM requer a consideração de vários fatores, como a escolha do hardware adequado, instalação de drivers, configuração de software e otimização do ambiente. Com este artigo, você deve ser capaz de preparar seu GPU para trabalhar de forma eficiente com grandes modelos de linguagem.