Оптимізація пам'яті для локального розгортання великих моделей AI

Розгортання великих моделей штучного інтелекту локально стає все популярнішим через побоювання щодо конфіденційності даних і витрат на хмару. Однак великі моделі, такі як мовні трансформатори чи великі візуальні моделі, вимагають значної кількості пам'яті RAM і GPU. У цій статті ми розглянемо стратегії оптимізації пам'яті, які дозволять ефективно розгортати ці моделі на локальних машинах.

1. Квантування моделей

Квантування — це процес зменшення точності ваг моделі для зменшення її розміру та навантаження на пам'ять. Існують три основні типи квантування:

• Квантування після навчання (Post-Training Quantization): Найпростіший метод, що полягає в конвертації моделі після її навчання.
• Квантування під час навчання (Quantization-Aware Training): Розвинений метод, який враховує квантування під час процесу навчання, що часто приводить до кращих результатів.

Приклад квантування в TensorFlow

import tensorflow as tf

# Завантаження моделі
model = tf.keras.models.load_model('large_model.h5')

# Конвертація в 8-бітне квантування
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
quantized_model = converter.convert()

# Збереження квантованої моделі
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(quantized_model)

2. Зберігання ваг на диску

Для дуже великих моделей, які не поміщаються в пам'яті RAM, можна використати техніку offloading, тобто зберігання частини ваг на жорсткому диску та завантаження їх за потребою.

Приклад offloading в 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):
        # Завантаження моделі тільки під час проходження даних
        model = torch.jit.load(self.model_path)
        return model(x)

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

3. Використання менших архітектур

Часто великі моделі можуть бути замінені меншими, але не менш ефективними альтернативами. Наприклад, замість використання BERT-base, можна розглянути використання DistilBERT, який менший і швидший, але зберігає подібну точність.

4. Оптимізація бібліотек

Сучасні бібліотеки для машинного навчання, такі як TensorFlow і PyTorch, пропонують різні інструменти для оптимізації пам'яті. Наприклад, у PyTorch можна використати torch.cuda.empty_cache() для звільнення пам'яті GPU.

import torch

# Виклик після завершення обчислень
torch.cuda.empty_cache()

5. Використання технік pruning

Pruning — це процес видалення менш значущих ваг з моделі для зменшення її розміру. Існують різні стратегії pruning, такі як pruning L1, pruning L2 і глобальне pruning.

Приклад pruning в TensorFlow

import tensorflow_model_optimization as tfmot

# Завантаження моделі
model = tf.keras.models.load_model('large_model.h5')

# Застосування 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)

# Навчання моделі
pruned_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
pruned_model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)

Підсумок

Оптимізація пам'яті для великих моделей AI є ключовою для ефективного їх локального розгортання. Стратегії, такі як квантування, offloading, використання менших архітектур, оптимізація бібліотек і pruning, можуть значно зменшити навантаження на пам'ять і покращити продуктивність. Вибір відповідних технік залежить від конкретного випадку використання та доступних ресурсів.