OpenLLM : Déverrouiller la puissance des Modèles de Langage Importants

Name

Jennie Rose

Published on 30/04/2024

Êtes-vous intrigué par les capacités des importants modèles de langage, mais perplexe quant à la manière de les déployer et de les exploiter efficacement dans un environnement de production ? Ne cherchez pas plus loin ! Ce guide complet vous guidera à travers OpenLLM, une plateforme révolutionnaire qui simplifie cette tâche complexe. Disponible sur GitHub, OpenLLM est votre solution tout-en-un pour exécuter, déployer et gérer les importants modèles de langage.

Que vous soyez un scientifique des données chevronné ou un débutant curieux, la compréhension d'OpenLLM peut considérablement améliorer vos projets d'apprentissage automatique. Cet article se veut être votre ressource ultime, couvrant tout, des principales fonctionnalités et des étapes d'installation aux applications réelles et aux intégrations avec d'autres outils tels que LangChain et BentoML.

Vous voulez en savoir plus sur les dernières actualités de LLM ? Consultez le dernier classement LLM !

Ce qui rend OpenLLM unique

Alors, qu'est-ce qu'OpenLLM ?

OpenLLM signifie Open Large Language Models (Modèles de langage importants ouverts), et comme son nom l'indique, c'est une plateforme ouverte conçue pour exploiter les importants modèles de langage dans des environnements de production. L'une des fonctionnalités les plus attrayantes d'OpenLLM est sa prise en charge d'une large gamme de modèles de LLMs de pointe et de runtime. Que vous soyez intéressé par StableLM, Falcon, Dolly, Flan-T5, ChatGLM ou StarCoder, OpenLLM vous couvre.

Qu'en est-il de vLLM ? Quelle est la différence entre OpenLLM et vLLM ?

OpenLLM et vLLM sont deux plates-formes conçues pour le déploiement et la gestion des importants modèles de langage (LLM), mais elles diffèrent sur plusieurs aspects clés :

• Open Source vs Propriétaire : OpenLLM est une plateforme open-source, ce qui permet une plus grande flexibilité et personnalisation. vLLM, par contre, est souvent une solution propriétaire, ce qui peut limiter les options de personnalisation.

• Communauté de soutien : OpenLLM dispose d'une forte communauté de développeurs et d'utilisateurs contribuant à son écosystème, tandis que vLLM peut ne pas avoir une communauté aussi étendue, selon le fournisseur.

• Ensemble de fonctionnalités : OpenLLM est souvent livré avec un ensemble robuste de fonctionnalités pour l'ajustement fin, le service et la surveillance des LLMs. L'ensemble de fonctionnalités de vLLM peut varier selon le fournisseur et peut nécessiter des licences supplémentaires pour des fonctionnalités avancées.

• Options de déploiement : OpenLLM propose une variété d'options de déploiement, y compris des serveurs locaux, des solutions basées sur le cloud et Kubernetes. Les options de déploiement de vLLM peuvent être plus limitées ou liées à des fournisseurs de cloud spécifiques.

• Coût : Étant open-source, OpenLLM peut être plus rentable, en particulier pour les projets plus petits ou les développeurs individuels. vLLM peut impliquer des frais de licence ou d'autres coûts.

Comment OpenLLM facilite le déploiement de LLM

Le déploiement des importants modèles de langage en production n'est pas sans ses défis. De la gestion des ressources informatiques à la garantie de la confidentialité des données, plusieurs problèmes peuvent se poser. OpenLLM offre une gamme de fonctionnalités conçues pour vous aider à surmonter ces défis.

• Gestion des ressources : OpenLLM permet une allocation efficace des ressources informatiques, garantissant ainsi le bon fonctionnement de vos modèles, même en cas de charge importante. Cela est particulièrement utile pour les entreprises qui doivent gérer un grand nombre de demandes simultanées.

• Confidentialité des données : OpenLLM prend en charge les déploiements sur site, ce qui permet aux entreprises de conserver leurs données en interne et de se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données.

• Gestion des coûts : L'exécution des importants modèles de langage peut être coûteuse, surtout lorsqu'ils sont déployés à grande échelle. OpenLLM offre des fonctionnalités telles que l'élagage et la quantification du modèle pour vous aider à gérer les coûts sans sacrifier les performances. Le déploiement de modèles de langage de grande taille en production n'est pas sans difficulté. De la gestion des ressources informatiques à la protection des données personnelles, plusieurs problèmes peuvent survenir. OpenLLM propose une gamme de fonctionnalités conçues pour vous aider à surmonter ces défis.

Premiers pas avec OpenLLM

Étape 1. Installation d'OpenLLM

Avant de pouvoir exploiter la puissance d'OpenLLM, vous devez l'installer et le faire fonctionner sur votre système. Le processus d'installation est simple et peut être effectué en quelques étapes seulement. OpenLLM est disponible sur PyPI, ce qui signifie que vous pouvez l'installer à l'aide du gestionnaire de paquets de Python, pip.

pip install openllm

Cette seule commande téléchargera et installera OpenLLM, ainsi que toutes les dépendances nécessaires. Assurez-vous d'avoir Python 3.8 ou une version ultérieure installée sur votre système pour un processus d'installation fluide.

• Version de Python : OpenLLM nécessite Python 3.8 ou une version ultérieure. Vous pouvez vérifier votre version de Python en exécutant la commande python --version dans votre terminal.

• Dépendances des packages: La commande pip install openllm installera également automatiquement toutes les dépendances des packages nécessaires, vous n'avez donc pas à vous soucier de manquer des composants cruciaux.

• Environnement virtuel : Il est recommandé d'installer les packages Python dans un environnement virtuel pour éviter tout conflit avec les packages installés à l'échelle du système. Vous pouvez créer un environnement virtuel en utilisant python -m venv myenv et l'activer avant d'exécuter la commande pip.

En suivant ces étapes détaillées, vous aurez OpenLLM installé et prêt à être utilisé en un rien de temps.

Étape 2. Exécution de votre première application OpenLLM

Une fois que vous avez installé OpenLLM, vous êtes prêt à exécuter votre première application OpenLLM. Démarrer un serveur LLM en local est aussi simple que d'exécuter une seule commande. Par exemple, si vous voulez démarrer un modèle Dolly v2, vous pouvez le faire avec la commande suivante :

openllm start dolly-v2

Cette commande initialisera le modèle Dolly v2 et démarrera le serveur OpenLLM, ce qui le rendra accessible aux autres applications ou services pour interagir avec lui.

• Configuration du port : Par défaut, le serveur OpenLLM s'exécute sur le port 5000. Cependant, vous pouvez spécifier un port différent à l'aide du drapeau --port, comme ceci : openllm start dolly-v2 --port 6000.

• Journalisation : OpenLLM fournit des journaux détaillés qui peuvent vous aider à déboguer ou optimiser vos modèles. Vous pouvez spécifier le niveau de détail de journalisation avec le drapeau --log-level.

• Allocation des ressources : Si vous exécutez plusieurs modèles, OpenLLM vous permet d'allouer des ressources spécifiques à chacun d'eux, garantissant des performances optimales.

Exécuter votre première application OpenLLM est aussi simple que cela ! Vous disposez maintenant d'un modèle de langage de grande taille qui fonctionne localement, prêt à être intégré dans vos projets ou déployé dans un environnement de production.

Comment déployer OpenLLM avec Docker et Kubernetes

Étape 1. Configuration de votre environnement pour Open LLM

Avant de pouvoir déployer vos modèles de langage de grande taille avec OpenLLM, il est essentiel de préparer votre environnement. Cela implique plusieurs étapes, notamment l'installation des pilotes GPU NVIDIA, des bibliothèques CUDA et la configuration de Kubernetes avec la prise en charge des GPU. Chacun de ces composants joue un rôle crucial dans la mise en place de l'accélération GPU, qui est essentielle pour maximiser les performances de vos modèles de langage de grande taille.

Étape 1.1. Installation des pilotes GPU NVIDIA

Tout d'abord, vous devez installer les pilotes GPU NVIDIA pour activer la prise en charge des GPU sur votre machine. Vous pouvez le faire avec la commande suivante :

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

Après l'installation, redémarrez votre machine pour activer les pilotes.

Étape 1.2. Installation des bibliothèques CUDA

Ensuite, vous devez installer la trousse d'outils CUDA, qui fournit l'environnement de développement pour les applications accélérées par GPU. Utilisez la commande suivante pour installer CUDA 11.0 :

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

Après l'installation, ajoutez CUDA à votre PATH :

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

Étape 1.3. Installation de Kubernetes et Minikube

Pour mettre en place un cluster Kubernetes local, vous pouvez utiliser Minikube. Installez-le avec la commande suivante :

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

Une fois Minikube installé, démarrez-le avec la prise en charge GPU :

minikube start --driver=nvidia

Cela démarrera un cluster Kubernetes local avec la prise en charge des GPU NVIDIA.

Étape 1.4. Activation de la prise en charge des GPU de Kubernetes

Enfin, pour activer la prise en charge des GPU dans votre cluster Kubernetes, vous devrez déployer le plug-in périphérique NVIDIA. Utilisez la commande suivante pour le faire :

Ce fichier déploiera le plug-in de périphérique NVIDIA sur votre cluster, ce qui permettra de prendre en charge les GPU dans vos pods.

En suivant ces étapes détaillées, vous configurerez un environnement prêt à déployer de grands modèles de langage avec OpenLLM, entièrement optimisés pour l'accélération GPU.

Étape 2. Containerisation et chargement des modèles avec OpenLLM

OpenLLM vous permet de containeriser vos grands modèles de langage et de les charger dans un conteneur Docker. Cela est particulièrement utile pour garantir un environnement d'exécution cohérent dans différentes installations. Pour containeriser votre modèle, vous pouvez utiliser la commande suivante :

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

Cela empaquetera votre modèle LLM, les dépendances OpenLLM et d'autres bibliothèques pertinentes dans un conteneur Docker. Pour générer une image Docker compatible OCI, exécutez la commande suivante :

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

Étape 3. Déploiement sur Kubernetes

Kubernetes offre des fonctionnalités telles que l'auto-scaling horizontal (HPA) qui peuvent aider à mettre à l'échelle de manière efficace votre modèle pour une utilisation en production. Vous pouvez configurer des protocoles de communication au sein des pods pour gérer les entrées et sorties du modèle, que ce soit via des API RESTful ou une communication basée sur gRPC. OpenLLM dispose d'un serveur gRPC qui s'exécute par défaut sur le port 3000. Un fichier de déploiement Kubernetes d'exemple pourrait ressembler à ceci :

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

Pour l'auto-scaling, vous pouvez configurer des HPAs pour ajuster automatiquement le nombre de pods en fonction de la CPU ou de mesures personnalisées. Cela garantit une utilisation optimale des ressources.

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

En utilisant Docker et Kubernetes, OpenLLM permet un processus de déploiement fluide et scalable, garantissant que vos grands modèles de langage sont performants et rentables.

Conclusion

OpenLLM est une plateforme révolutionnaire qui transforme la manière dont nous déployons et utilisons les grands modèles de langage. Avec son ensemble robuste de fonctionnalités, including le fine-tuning (ajustement fin), le serving (service), le déploiement et le monitoring, OpenLLM simplifie ce qui serait autrement un processus complexe et gourmand en ressources. Sa polyvalence en termes d'options de déploiement, des serveurs locaux aux solutions basées sur le cloud et même Kubernetes, en fait une solution universelle pour les développeurs individuels comme pour les grandes organisations.

Que vous souhaitiez automatiser le service client, générer du contenu ou fournir des solutions de santé personnalisées, OpenLLM dispose des outils et fonctionnalités nécessaires pour faire de votre projet un succès. Grâce à son support communautaire solide et à sa documentation étendue, il n'a jamais été aussi facile de commencer avec OpenLLM.

Alors pourquoi attendre ? Plongez dans le monde des grands modèles de langage et découvrez comment OpenLLM peut propulser vos projets vers de nouveaux sommets.

Vous souhaitez connaître les dernières actualités de LLM ? Consultez le dernier classement LLM !