Ako nakonfigurovať GPU na prácu s modelami LLM

Nakonfigurovanie GPU na prácu s veľkými modelami jazykovými (LLM) vyžaduje zohľadnenie viacerých faktorov, ako sú kompatibilita hardvéru, inštalácia ovládačov, konfigurácia softvéru a optimalizácia prostredia. V tomto článku sa pozrieme krok za krokom, ako pripraviť GPU na efektívnu prácu s modelami LLM.

1. Výber vhodného GPU

Pred začiatkom konfigurácie je dôležité vybrať vhodné GPU. Modely LLM vyžadujú veľa pamäte GPU (VRAM) a výpočetnej sily. Najpopulárnejšie možnosti sú:

• NVIDIA A100 – ideálny pre veľké modely s veľkým počtom parametrov.
• NVIDIA RTX 3090/4090 – dobrá voľba pre menšie modely a experimenty.
• AMD MI200 – alternatíva pre NVIDIA, ale vyžaduje ďalšie kroky v konfigurácii.

2. Inštalácia ovládačov GPU

Pre karty NVIDIA

1. Stiahnutie ovládačov:

   • Navštíviť stránku NVIDIA Driver Downloads.
   • Vybrať model grafickej karty a operačný systém.

2. Inštalácia ovládačov:

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

3. Overenie inštalácie:

   nvidia-smi
   

Pre karty AMD

1. Stiahnutie ovládačov:

   • Navštíviť stránku AMD Driver Support.
   • Vybrať model grafickej karty a operačný systém.

2. Inštalácia ovládačov:

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

3. Overenie inštalácie:

   rocminfo
   

3. Inštalácia CUDA a cuDNN

Inštalácia CUDA

1. Stiahnutie CUDA:

   • Navštíviť stránku CUDA Toolkit Archive.
   • Vybrať vhodnú verziu pre váš systém.

2. Inštalácia 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. Pridanie CUDA do premennej 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
   

Inštalácia cuDNN

1. Stiahnutie cuDNN:

   • Zaregistrovať sa na stránke NVIDIA cuDNN.
   • Stiahnuť vhodnú verziu pre váš systém.

2. Inštalácia cuDNN:

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

4. Konfigurácia programovacieho prostredia

Inštalácia Pythonu a knižníc

1. Inštalácia Pythonu:

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

2. Vytvorenie virtuálneho prostredia:

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

3. Inštalácia knižníc:

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

5. Konfigurácia modelu LLM

Príklad konfigurácie modelu s knižnicou Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

# Príprava vstupu
input_text = "Ako nakonfigurovať GPU na prácu s modelami LLM?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

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

6. Optimalizácia výkonnosti

Použitie knižnice Accelerate

Knižnica Accelerate umožňuje ľahké skalovanie modelov na viacerých GPU.

from accelerate import Accelerator

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

Použitie DeepSpeed

DeepSpeed je nástroj na optimalizáciu veľkých modelov.

deepspeed --num_gpus=4 train.py

Záver

Nakonfigurovanie GPU na prácu s modelami LLM vyžaduje zohľadnenie viacerých faktorov, ako je výber vhodného hardvéru, inštalácia ovládačov, konfigurácia softvéru a optimalizácia prostredia. Pomocou tohto článku by ste mali byť schopní pripraviť svoje GPU na efektívnu prácu s veľkými modelami jazykovými.