OpenLLM: 大規模言語モデルのパワーを解き放つ

Name: Jennie Rose

Published on 2024/4/30

OpenLLMが本番環境での大規模言語モデルの展開と運用をどのように革新するかをご覧ください。主な特徴、統合、および実世界の応用について学びましょう。

大規模言語モデルの能力に興味はあるけれども、本番環境での効率的な展開と運用方法について頭を悩ませていますか？もう心配する必要はありません！この包括的なガイドでは、OpenLLMについて詳しく説明します。OpenLLMは、この複雑なタスクを簡素化する画期的なプラットフォームです。GitHubで利用できるOpenLLMは、大規模言語モデルの実行、展開、管理のためのオールインワンソリューションです。

経験豊富なデータサイエンティストでも、興味津々な初心者でも、OpenLLMを理解することは、機械学習プロジェクトを大いに向上させることができます。この記事は、主な特徴やインストール手順から実世界の応用やLangChainやBentoMLといった他のツールとの統合まで、あなたの究極のリソースとなることを目指しています。

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OpenLLMの特徴は何ですか？

それでは、OpenLLMとは何でしょうか？

OpenLLMとは

OpenLLMはOpen Large Language Models(大規模言語モデルのためのオープンプラットフォーム)の略で、その名の通り、本番環境での大規模言語モデルの展開を目的としたオープンプラットフォームです。OpenLLMの最も魅力的な特徴の一つは、最新のLLMやモデルランタイムをサポートしていることです。StableLM、Falcon、Dolly、Flan-T5、ChatGLM、StarCoderなど、どのモデルにも対応しています。

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OpenLLMの主な特徴

ファインチューニング: OpenLLMを使用して、モデルを特定の要件に合わせて微調整することができます。特定のドメインやデータセットに焦点を当てる必要がある場合に特に役立ちます。
カスタムメトリクス: OpenLLMでは、モデルの監視のためにカスタムメトリクスを定義することができます。これにより、より微妙なパフォーマンスの追跡が可能になります。
自動スケーリング: KubernetesのHorizontal Pod Autoscalingなどの機能により、OpenLLMは負荷に基づいて実行中のインスタンスの数を自動的に調整することができ、常に最適なパフォーマンスを提供します。
サービングとデプロイ: OpenLLMを使用すると、モデルのサービングとデプロイが簡単に行えます。サーバーを簡単にセットアップし、他のアプリケーションやサービスからモデルにアクセスすることができます。
モニタリング: OpenLLMには、展開されたモデルのパフォーマンスと健康状態を監視するための組み込みツールが付属しています。
Dockerのサポート: コンテナ化に詳しい方には、OpenLLMはDockerのサポートを提供しており、展開の管理とスケーリングを容易にします。
クラウド展開: OpenLLMはさまざまなクラウドサービスと互換性があり、機械学習プロジェクトにクラウドコンピューティングの力を活用することができます。
オンプレミス展開: データを社内に保持することを好む場合、OpenLLMはオンプレミス展開もサポートしています。これは、機密性の高い情報を扱う企業にとって重要です。
マルチモデル展開: OpenLLMは複数のモデルの同時展開をサポートしており、異なるモデルの強みを活かしたより複雑なアプリケーションを実現することができます。

vLLMとは？OpenLLMとvLLMの違いは何ですか？

OpenLLMとvLLMは、いずれも大規模言語モデル（LLM）の展開と管理のためのプラットフォームですが、いくつかの重要な点で異なります。

オープンソース vs プロプライエタリ: OpenLLMはオープンソースのプラットフォームであり、柔軟性とカスタマイズ性が高いです。一方、vLLMはプロプライエタリなソリューションであり、カスタマイズオプションが制限される場合があります。
コミュニティのサポート: OpenLLMは、そのエコシステムに貢献する多数の開発者やユーザーのコミュニティがありますが、vLLMはベンダーによってはコミュニティが十分に存在しない場合もあります。
特徴のセット: OpenLLMにはファインチューニング、サービング、およびモデルの監視に関する堅牢な機能セットが付属しています。vLLMの機能セットはベンダーによって異なる場合があり、高度な機能には追加のライセンスが必要かもしれません。
展開オプション: OpenLLMはローカルサーバー、クラウドベースのソリューション、Kubernetesなど、さまざまな展開オプションを提供しています。vLLMの展開オプションはより限定的で、特定のクラウドプロバイダーに特化している場合もあります。
コスト: オープンソースであるため、OpenLLMは特に小規模なプロジェクトや個々の開発者にとって、より費用対効果の高い選択肢となる場合があります。vLLMにはライセンス料やその他のコストが発生する場合があります。

OpenLLMがLLMの展開を容易にする方法

本番環境での大規模言語モデルの展開にはさまざまな課題があります。計算リソースの管理からデータのプライバシーの確保まで、さまざまな問題に直面する可能性があります。OpenLLMは、これらの課題に対応するためのさまざまな機能を提供しています。

リソース管理: OpenLLMは、計算リソースの効率的な割り当てを可能にし、大量の同時リクエストを処理する必要があるビジネスでもスムーズにモデルを実行できるようにします。
データプライバシー: OpenLLMはオンプレミス展開をサポートしており、企業がデータを社内に保持し、データプライバシーの規制に準拠することができます。
コスト管理: 大規模言語モデルの実行は高コストになることがあります。OpenLLMでは、モデルのプルーニングや量子化などの機能を提供して、パフォーマンスを損なうことなくコストを管理できます。

title: 大規模言語モデルのプロダクション環境への展開 language: ja

大規模言語モデルをプロダクション環境に展開することは容易ではありません。計算リソースの管理からデータのプライバシーの確保まで、様々な問題が発生する可能性があります。OpenLLMは、これらの課題を克服するために設計されたさまざまな機能を提供しています。

課題	OpenLLMの解決策	説明
リソース管理	効率的な割り当て	大量の負荷の下でもスムーズに動作するための計算リソースの管理を行います。
データのプライバシー	オンプレミスデプロイ	データのプライバシー規制に準拠するためにデータを社内に保管します。
コスト管理	モデルの剪定と量子化	パフォーマンスを損なうことなくコストを管理します。
カスタムメトリクス	カスタマイズ可能なメトリクス	繊細なパフォーマンストラッキングを可能にします。
自動スケーリング	Kubernetesの水平Podオートスケーリング	負荷に基づいて実行中のインスタンスの数を自動的に調整します。
マルチモデルデプロイ	複数のモデルをサポート	複雑なアプリケーションのために複数のモデルを展開できるようにします。

OpenLLMの始め方

OpenLLMの使用方法

ステップ1. OpenLLMのインストール

OpenLLMの機能を使用するためには、まずシステムにインストールする必要があります。インストールプロセスは簡単で、数ステップで完了します。OpenLLMはPyPIで利用可能ですので、Pythonのパッケージマネージャであるpipを使用してインストールすることができます。

pip install openllm

このコマンド1つでOpenLLMとその依存関係がダウンロードおよびインストールされます。スムーズなインストールプロセスのために、システムにPython 3.8以上がインストールされていることを確認してください。

Pythonのバージョン: OpenLLMはPython 3.8以上が必要です。ターミナルで python --version を実行してPythonのバージョンを確認することができます。
パッケージの依存関係: pip install openllm コマンドは必要なパッケージの依存関係も自動的にインストールするため、重要なコンポーネントを見逃す心配はありません。
仮想環境: システム全体のパッケージとの競合を回避するために、Pythonパッケージを仮想環境にインストールすることをおすすめします。 python -m venv myenv コマンドで仮想環境を作成し、pipコマンドを実行する前に仮想環境をアクティブにしてください。

これらの詳細な手順に従うことで、すぐにOpenLLMをインストールして利用できるようになります。

ステップ2. 最初のOpenLLMアプリの実行

OpenLLMをインストールしたら、最初のOpenLLMアプリを実行する準備が整いました。ローカルでLLMサーバーを起動するのは単純なコマンドの実行だけです。たとえば、Dolly v2モデルを起動するには、次のコマンドを実行します。

openllm start dolly-v2

このコマンドはDolly v2モデルを初期化し、OpenLLMサーバーを起動して、他のアプリケーションやサービスがそれとやり取りできるようにします。

ポートの設定: デフォルトでは、OpenLLMサーバーはポート5000で実行されます。ただし、--port フラグを使用して異なるポートを指定することもできます。例えば、openllm start dolly-v2 --port 6000 のようにします。
ログ: OpenLLMは詳細なログを提供し、モデルのデバッグや最適化に役立ちます。--log-level フラグでログの詳細レベルを指定することができます。
リソース割り当て: 複数のモデルを実行している場合、OpenLLMはそれぞれに特定のリソースを割り当てることができ、最適なパフォーマンスを保証します。

最初のOpenLLMアプリを実行するのはそれほど難しくありません！これで、ローカルで動作する大規模言語モデルが利用でき、プロジェクトに統合するか、プロダクション環境に展開する準備が整いました。

DockerとKubernetesを使用してOpenLLMを展開する方法

ステップ1. OpenLLMの環境設定を行う

OpenLLMを使用して大規模言語モデルを展開する前に、環境を準備する必要があります。これには、NVIDIA GPUドライバのインストール、CUDAライブラリのインストール、およびGPUサポートを備えたKubernetesのセットアップなど、いくつかの手順が必要です。これらのコンポーネントは、大規模言語モデルのパフォーマンスを最大化するためにGPUアクセラレーションを有効にするために重要な役割を果たします。

ステップ1.1 NVIDIA GPUドライバのインストール

まず、マシンでGPUサポートを有効にするためにNVIDIA GPUドライバをインストールする必要があります。次のコマンドを使用して、ドライバをインストールします。

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

インストール後にマシンを再起動してドライバを有効にします。

ステップ1.2. CUDAライブラリのインストール

次に、GPUアクセラレーションされたアプリケーションの開発環境を提供するCUDAツールキットをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してCUDA 11.0をインストールします。

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

インストール後、CUDAをPATHに追加します。

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

ステップ1.3. KubernetesとMinikubeのインストール

ローカルKubernetesクラスタをセットアップするには、Minikubeを使用することができます。次のコマンドを使用してMinikubeをインストールします。

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

Minikubeがインストールされたら、GPUサポートを備えたMinikubeを起動します。

minikube start --driver=nvidia

これにより、NVIDIA GPUサポートを備えたローカルKubernetesクラスタが起動します。

ステップ1.4. KubernetesのGPUサポートを有効にする

最後に、KubernetesクラスタでGPUサポートを有効にするために、NVIDIAデバイスプラグインをデプロイする必要があります。次のコマンドを使用してデバイスプラグインをデプロイします。

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

このコマンドを使用すると、NVIDIA デバイスプラグインがクラスタにデプロイされ、ポッドで GPU のサポートが有効化されます。

以下の詳細な手順に従うことで、OpenLLM で大規模な言語モデルを GPU アクセラレーションを完全に最適化してデプロイするための環境を準備できます。

ステップ 2. OpenLLM を使用してモデルをコンテナ化およびロード

OpenLLM を使用すると、大規模な言語モデルをコンテナ化し、Docker コンテナにロードすることができます。これは、異なる展開間で一貫したランタイム環境を確保するのに特に役立ちます。モデルをコンテナ化するには、次のコマンドを使用できます:

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

これにより、LLM モデル、OpenLLM の依存関係、その他関連するライブラリが Docker コンテナ内にパッケージ化されます。OCI 互換の Docker イメージを生成するには、次のコマンドを実行します:

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

ステップ 3. Kubernetes へのデプロイ

Kubernetes には、本番環境でモデルの効率的なスケーリングを支援する水平 Pod オートスケーリング（HPA）などの機能があります。モデルの入力と出力を管理するために、RESTful API または gRPC ベースの通信を介してポッド内で通信プロトコルを設定することができます。OpenLLM は、デフォルトでポート 3000 上で gRPC サーバーを実行しています。サンプルの Kubernetes デプロイメントファイルは次のようになります:

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

自動スケーリングのために、HPA を構成して CPU またはカスタムメトリックに基づいてポッドの数を自動的に調整できます。これにより、リソースの最適な利用が保証されます。

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

Docker と Kubernetes を活用することで、OpenLLM はシームレスかつスケーラブルなデプロイプロセスを実現し、大規模な言語モデルが高いパフォーマンスでかつコスト効率よく実行されることを保証します。

結論

OpenLLM は、大規模な言語モデルのデプロイと運用方法を革新する画期的なプラットフォームです。ファインチューニング、サービング、デプロイメント、モニタリングなどの堅牢な機能を備え、OpenLLM は複雑でリソース集中型のプロセスを単純化します。ローカルサーバーからクラウドベースのソリューション、さらには Kubernetes まで、展開オプションの柔軟性により、個々の開発者や大規模な組織にとってワンサイズフィットオールのソリューションとなります。

顧客サービスの自動化、コンテンツの生成、個別の医療ソリューションの提供など、OpenLLM にはプロジェクトを成功へ導くためのツールと機能が揃っています。強力なコミュニティサポートと幅広いドキュメンテーションを備えており、OpenLLM へのスタートはこれまで以上に簡単です。

さあ、どうぞお待ちください。大規模な言語モデルの世界に飛び込み、OpenLLM がどのようにプロジェクトを次のレベルに導くかを発見してください。

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