OpenLLM: Entsperre die Kraft großer Sprachmodelle

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Jennie Rose

Published on 30.4.2024

Bist du fasziniert von den Fähigkeiten großer Sprachmodelle, aber verwirrt darüber, wie du sie effizient in einer Produktionsumgebung bereitstellen und betreiben kannst? Such nicht weiter! Dieser umfassende Leitfaden führt dich durch OpenLLM, eine bahnbrechende Plattform, die diese komplexe Aufgabe vereinfacht. OpenLLM ist auf GitHub verfügbar und bietet dir eine umfassende Lösung zum Ausführen, Bereitstellen und Verwalten großer Sprachmodelle.

Egal ob du ein erfahrener Datenwissenschaftler oder ein neugieriger Anfänger bist, das Verständnis von OpenLLM kann deine Projekte im Bereich maschinelles Lernen erheblich verbessern. Dieser Artikel soll deine ultimative Quelle sein und alles abdecken, angefangen von den wichtigsten Funktionen und Installationschritten bis hin zu Anwendungen in der realen Welt und Integrationen mit anderen Tools wie LangChain und BentoML.

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Was macht OpenLLM einzigartig?

Also, was ist OpenLLM?

OpenLLM steht für Open Large Language Models und wie der Name schon sagt, handelt es sich um eine offene Plattform, die große Sprachmodelle in Produktionsumgebungen betreiben kann. Eine der beeindruckendsten Funktionen von OpenLLM ist die Unterstützung einer Vielzahl von hochmodernen LLMs (Large Language Models) und Model-Runtimes. Egal ob du an StableLM, Falcon, Dolly, Flan-T5, ChatGLM oder StarCoder interessiert bist, OpenLLM hat alles, was du brauchst.

Was ist mit vLLM? Was ist der Unterschied zwischen OpenLLM und vLLM?

OpenLLM und vLLM sind beide Plattformen, die für die Bereitstellung und Verwaltung großer Sprachmodelle (LLMs) entwickelt wurden, unterscheiden sich jedoch in mehreren wichtigen Aspekten:

• Open Source vs. Eigentümerlösung: OpenLLM ist eine Open-Source-Plattform, die mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten bietet. vLLM hingegen ist oft eine Eigentümerlösung, die die Anpassungsmöglichkeiten einschränken kann.

• Community-Support: OpenLLM verfügt über eine starke Community von Entwicklern und Benutzern, die zur Entwicklung seines Ökosystems beitragen, während vLLM je nach Anbieter möglicherweise keine so umfangreiche Community hat.

• Funktionsumfang: OpenLLM bietet in der Regel eine breite Palette an Funktionen für Feinabstimmung, Bereitstellung und Überwachung von LLMs. Der Funktionsumfang von vLLM kann je nach Anbieter variieren und erfordert möglicherweise zusätzliche Lizenzen für erweiterte Funktionen.

• Bereitstellungsoptionen: OpenLLM bietet verschiedene Bereitstellungsoptionen, darunter lokale Server, Cloud-basierte Lösungen und Kubernetes. Die Bereitstellungsoptionen von vLLM können möglicherweise eingeschränkter sein oder an bestimmte Cloud-Anbieter gebunden sein.

• Kosten: Als Open-Source-Projekt kann OpenLLM kostengünstiger sein, insbesondere für kleinere Projekte oder einzelne Entwickler. vLLM kann Lizenzgebühren oder andere Kosten mit sich bringen.

Wie OpenLLM die Bereitstellung von LLMs vereinfacht

Die Bereitstellung großer Sprachmodelle in der Produktion ist nicht ohne Herausforderungen. Von der Verwaltung von Ressourcen bis zur Gewährleistung des Datenschutzes gibt es mehrere Probleme, auf die du stoßen könntest. OpenLLM bietet eine Reihe von Funktionen, die entwickelt wurden, um dir bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu helfen.

• Ressourcenverwaltung: OpenLLM ermöglicht eine effiziente Zuweisung von Rechenressourcen, um sicherzustellen, dass deine Modelle auch bei hoher Auslastung reibungslos laufen. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen bearbeiten müssen.

• Datenschutz: OpenLLM unterstützt Bereitstellungen vor Ort, damit Unternehmen ihre Daten intern behalten und den Datenschutzbestimmungen entsprechen können.

• Kostenkontrolle: Der Betrieb großer Sprachmodelle kann teuer sein, insbesondere bei umfangreichen Bereitstellungen. OpenLLM bietet Funktionen wie Modellbeschneidung und Quantisierung, um die Kosten zu verwalten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

title: OpenLLM - Herausforderungen und Lösungen lang: de

Die Bereitstellung großer Sprachmodelle in der Produktion ist nicht ohne Herausforderungen. Vom Management der Rechenressourcen bis zur Gewährleistung des Datenschutzes gibt es mehrere Probleme, auf die Sie stoßen könnten. OpenLLM bietet eine Reihe von Funktionen, die Ihnen helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen.

Erste Schritte mit OpenLLM

Schritt 1: OpenLLM installieren

Bevor Sie die Leistung von OpenLLM nutzen können, müssen Sie es auf Ihrem System installieren und in Betrieb nehmen. Der Installationsprozess ist einfach und kann in wenigen Schritten abgeschlossen werden. OpenLLM ist auf PyPI verfügbar, sodass Sie es mit dem Paketmanager pip von Python installieren können.

pip install openllm

Dieser Befehl lädt OpenLLM herunter und installiert es zusammen mit allen erforderlichen Abhängigkeiten. Stellen Sie sicher, dass Python 3.8 oder höher auf Ihrem System installiert ist, um einen reibungslosen Installationsprozess zu gewährleisten.

• Python-Version: OpenLLM erfordert Python 3.8 oder höher. Sie können Ihre Python-Version überprüfen, indem Sie python --version in Ihrem Terminal ausführen.

• Abhängigkeiten des Pakets: Der Befehl pip install openllm installiert auch automatisch alle erforderlichen Paketabhängigkeiten, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, wichtige Komponenten zu verpassen.

• Virtuelle Umgebung: Es ist ratsam, Python-Pakete in einer virtuellen Umgebung zu installieren, um Konflikte mit systemweiten Paketen zu vermeiden. Sie können eine virtuelle Umgebung mit python -m venv myenv erstellen und sie vor der Ausführung des pip-Befehls aktivieren.

Wenn Sie diese detaillierten Schritte befolgen, haben Sie OpenLLM in kürzester Zeit installiert und bereit für den Einsatz.

Schritt 2: Ausführen Ihrer ersten OpenLLM-Anwendung

Nach der Installation von OpenLLM können Sie nun Ihre erste OpenLLM-Anwendung ausführen. Das Starten eines LLM-Servers lokal ist so einfach wie das Ausführen eines einzelnen Befehls. Wenn Sie beispielsweise ein Modell Dolly v2 starten möchten, können Sie dies mit dem folgenden Befehl tun:

openllm start dolly-v2

Dieser Befehl initialisiert das Modell Dolly v2 und startet den OpenLLM-Server, sodass er von anderen Anwendungen oder Diensten genutzt werden kann.

• Port-Konfiguration: Standardmäßig läuft der OpenLLM-Server auf Port 5000. Sie können jedoch einen anderen Port mit der Option --port angeben, z. B. openllm start dolly-v2 --port 6000.

• Protokollierung: OpenLLM bietet detaillierte Protokolle, die Ihnen bei der Fehlerbehebung oder Optimierung Ihrer Modelle helfen können. Sie können die Protokolldetails mit der Option --log-level angeben.

• Ressourcenzuweisung: Wenn Sie mehrere Modelle ausführen, können Sie in OpenLLM bestimmten Modellen bestimmte Ressourcen zuweisen, um eine optimale Leistung sicherzustellen.

Das Ausführen Ihrer ersten OpenLLM-Anwendung ist so einfach! Sie haben nun ein funktionierendes großes Sprachmodell lokal laufen, das integriert oder in einer Produktionsumgebung bereitgestellt werden kann.

OpenLLM mit Docker und Kubernetes bereitstellen

Schritt 1: Einrichten der Umgebung für OpenLLM

Bevor Sie Ihre großen Sprachmodelle mit OpenLLM bereitstellen können, ist es wichtig, Ihre Umgebung vorzubereiten. Dies umfasst mehrere Schritte, wie die Installation der NVIDIA-GPU-Treiber, der CUDA-Bibliotheken und die Einrichtung von Kubernetes mit GPU-Unterstützung. Jede dieser Komponenten spielt eine wichtige Rolle bei der Aktivierung der GPU-Beschleunigung, die entscheidend ist, um die Leistung Ihrer großen Sprachmodelle zu maximieren.

Schritt 1.1: Installation der NVIDIA-GPU-Treiber

Zunächst müssen Sie die NVIDIA-GPU-Treiber installieren, um die GPU-Unterstützung auf Ihrem Gerät zu aktivieren. Dies können Sie mit dem folgenden Befehl tun:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-driver-460

Nach der Installation starten Sie Ihr Gerät neu, um die Treiber zu aktivieren.

Schritt 1.2: Installation der CUDA-Bibliotheken

Als nächstes müssen Sie das CUDA-Toolkit installieren, das die Entwicklungsumgebung für GPU-beschleunigte Anwendungen bereitstellt. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um CUDA 11.0 zu installieren:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cuda-11-0

Nach der Installation fügen Sie CUDA Ihrem PATH hinzu:

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Schritt 1.3: Installation von Kubernetes und Minikube

Für die Einrichtung eines lokalen Kubernetes-Clusters können Sie Minikube verwenden. Installieren Sie es mit dem folgenden Befehl:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y minikube

Sobald Minikube installiert ist, starten Sie es mit GPU-Unterstützung:

minikube start --driver=nvidia

Dadurch wird ein lokaler Kubernetes-Cluster mit NVIDIA-GPU-Unterstützung gestartet.

Schritt 1.4: Aktivieren der GPU-Unterstützung in Kubernetes

Schließlich müssen Sie die GPU-Unterstützung in Ihrem Kubernetes-Cluster aktivieren, indem Sie den NVIDIA-Geräte-Plugin bereitstellen. Verwenden Sie dazu den folgenden Befehl:

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml

Dieser Befehl wird den NVIDIA Geräte-Plugin in Ihrem Cluster bereitstellen und die GPU-Unterstützung für Ihre Pods aktivieren.

Durch das Befolgen dieser detaillierten Schritte richten Sie eine Umgebung ein, die bereit für das Bereitstellen großer Sprachmodelle mit OpenLLM ist, die vollständig für die GPU-Beschleunigung optimiert sind.

Schritt 2. Containerisierung und Laden von Modellen mit OpenLLM

Mit OpenLLM können Sie Ihre großen Sprachmodelle containerisieren und in einen Docker-Container laden. Dies ist besonders nützlich, um eine konsistente Laufzeitumgebung für verschiedene Bereitstellungen sicherzustellen. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Ihr Modell zu containerisieren:

openllm build dolly-v2 --model-id databricks/dolly-v2-3b

Dies wird Ihr LLM-Modell, OpenLLM-Abhängigkeiten und andere relevante Bibliotheken in einem Docker-Container verpacken. Um ein OCI-kompatibles Docker-Image zu generieren, führen Sie Folgendes aus:

bentoml containerize <name:version> -t dolly-v2-3b:latest --opt progress=plain

Schritt 3. Bereitstellung auf Kubernetes

Kubernetes bietet Funktionen wie Horizontal Pod Autoscaling (HPA), die dazu beitragen können, Ihr Modell effizient für die Produktion zu skalieren. Sie können Kommunikationsprotokolle innerhalb der Pods einrichten, um die Modell-Ein- und Ausgabe zu verwalten, entweder über RESTful APIs oder gRPC-basierte Kommunikation. OpenLLM hat standardmäßig einen gRPC-Server auf Port 3000 laufen. Eine Beispieldatei für die Kubernetes-Bereitstellung könnte folgendermaßen aussehen:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: dolly-v2-deployment
spec:
 replicas: 3
 selector:
   matchLabels:
     app: dolly-v2
 template:
   metadata:
     labels:
       app: dolly-v2
   spec:
     containers:
     - name: dolly-v2
       image: dolly-v2-3b:latest
       imagePullPolicy: Never
       ports:
       - containerPort: 3000

Für das Autoscaling können HPAs konfiguriert werden, um automatisch die Anzahl der Pods basierend auf der CPU oder benutzerdefinierten Metriken anzupassen. Dies gewährleistet eine optimale Ressourcennutzung.

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
 name: dolly-v2-hpa
spec:
 scaleTargetRef:
   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   name: dolly-v2-deployment
 minReplicas: 1
 maxReplicas: 10
 targetCPUUtilizationPercentage: 60

Durch die Nutzung von Docker und Kubernetes ermöglicht OpenLLM einen nahtlosen und skalierbaren Bereitstellungsprozess und stellt sicher, dass Ihre großen Sprachmodelle sowohl leistungsstark als auch kosteneffektiv sind.

Fazit

OpenLLM ist eine bahnbrechende Plattform, die die Art und Weise, wie wir große Sprachmodelle bereitstellen und betreiben, revolutioniert. Mit ihrer robusten Funktionssammlung, einschließlich Feinabstimmung, Bereitstellung und Überwachung, vereinfacht OpenLLM einen anderenfalls komplexen und ressourcenintensiven Prozess. Ihre Vielseitigkeit bei Bereitstellungsoptionen, von lokalen Servern über Cloud-Lösungen bis hin zu Kubernetes, macht sie zu einer Lösung, die sowohl für individuelle Entwickler als auch für große Organisationen geeignet ist.

Ob Sie den Kundenservice automatisieren, Inhalte generieren oder personalisierte Lösungen im Gesundheitswesen bereitstellen möchten, OpenLLM bietet die Werkzeuge und Funktionen, um Ihr Projekt erfolgreich zu machen. Mit ihrer starken Unterstützung durch die Community und umfangreicher Dokumentation ist der Einstieg in OpenLLM einfacher als je zuvor.

Warum also warten? Tauchen Sie ein in die Welt der großen Sprachmodelle und entdecken Sie, wie OpenLLM Ihre Projekte auf die nächste Stufe heben kann.

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