OpenLLM: 대형 언어 모델의 능력을 풀어보세요

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Jennie Rose

Published on 2024. 4. 30.

대형 언어 모델의 능력에 흥미를 느끼지만, 제품 환경에서 이를 효율적으로 배포하고 운영하는 방법이 난해한 경우가 있을 것입니다. 더 이상 찾을 필요가 없습니다! 이 포괄적인 안내서를 통해 복잡한 작업을 단순화하는 혁신적인 플랫폼인 OpenLLM을 살펴보세요. GitHub에서 사용할 수 있는 OpenLLM은 대형 언어 모델의 실행, 배포 및 관리에 대한 종합적인 솔루션입니다.

경험 많은 데이터 과학자이든 호기심 많은 초보자이든, OpenLLM의 이해는 기계 학습 프로젝트를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 문서는 핵심 기능과 설치 단계부터 실제 응용 프로그램 및 LangChain 및 BentoML과 같은 다른 도구와의 통합까지 모든 것을 다루는 궁극적인 참조 자료가 되고자 합니다.

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OpenLLM의 특징은 무엇인가요?

그렇다면 OpenLLM은 무엇일까요?

OpenLLM은 Open Large Language Models의 약자로, 이름에서 알 수 있듯이, 제품 환경에서 대형 언어 모델을 운영하기 위해 설계된 오픈 플랫폼입니다. OpenLLM의 가장 마음에 드는 기능 중 하나는 최신 LLM 및 모델 런타임의 다양한 지원입니다. StableLM, Falcon, Dolly, Flan-T5, ChatGLM, StarCoder에 관심이 있더라도 OpenLLM이 모두 지원할 수 있습니다.

vLLM은 어떻게 됐나요? OpenLLM과 vLLM의 차이점은 무엇인가요?

OpenLLM과 vLLM은 모두 대형 언어 모델(LLM)을 배포하고 관리하기 위해 설계된 플랫폼이지만, 여러 가지 중요한 측면에서 차이가 있습니다:

• 오픈 소스 대 사유 소유: OpenLLM은 오픈 소스 플랫폼으로, 더 큰 유연성과 사용자 정의 가능성을 제공합니다. 반면 vLLM은 종종 사유 소유 솔루션으로, 사용자 정의 옵션을 제한할 수 있습니다.

• 커뮤니티 지원: OpenLLM은 개발자와 사용자가 생태계에 기여하는 강력한 커뮤니티를 가지고 있지만, 공급업체에 따라 vLLM은 커뮤니티가 더욱 확장되지 않을 수도 있습니다.

• 기능 집합: OpenLLM은 피니튜닝, 서빙 및 모니터링 LLM에 대한 강력한 기능 세트를 자주 제공합니다. vLLM의 기능 세트는 공급업체에 따라 다를 수 있으며 고급 기능에 대해 추가 라이선스가 필요할 수도 있습니다.

• 배포 옵션: OpenLLM은 로컬 서버, 클라우드 기반 솔루션 및 Kubernetes를 포함한 다양한 배포 옵션을 제공합니다. vLLM의 배포 옵션은 더 제한적이거나 특정 클라우드 제공업체에 연결될 수 있습니다.

• 비용: 오픈 소스인 OpenLLM은 작은 프로젝트나 개인 개발자에게 특히 비용 효율적일 수 있습니다. vLLM은 라이선스 비용이나 다른 비용이 발생할 수 있습니다.

OpenLLM이 LLM 배포를 어렵지 않게 만드는 방법

대형 언어 모델을 운영 환경에 배포하는 것은 어려운 과정입니다. 계산 리소스 관리부터 데이터 프라이버시 보장까지 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. OpenLLM은 이러한 과제를 극복하기 위해 다양한 기능을 제공합니다.

• 리소스 관리: OpenLLM을 사용하면 계산 리소스를 효율적으로 할당하여 중대한 부하에서도 모델이 원활하게 실행될 수 있습니다. 이는 동시에 많은 요청을 처리해야 하는 비즈니스에 특히 유용합니다.

• 데이터 프라이버시: OpenLLM은 온프레미스 배포를 지원하여 데이터를 내부에 보유하고 데이터 프라이버시 규정을 준수할 수 있도록 합니다.

• 비용 관리: 대형 언어 모델을 실행하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 특히 대규모로 배포될 경우 더욱 그렇습니다. OpenLLM은 모델 가지치기 및 양자화와 같은 기능을 제공하여 성능을 저하시키지 않고 비용을 관리할 수 있도록 돕습니다.

layout: post title: "대형 언어 모델 배포하기" lang: ko

대규모 언어 모델을 프로덕션 환경에서 배포하는 것은 도전적인 과제입니다. 컴퓨팅 자원 관리부터 데이터 프라이버시 보장까지 여러 가지 문제가 있을 수 있습니다. OpenLLM은 이러한 도전을 극복하기 위해 고안된 다양한 기능을 제공합니다.

OpenLLM 시작하기

단계 1. OpenLLM 설치하기

OpenLLM의 강력한 기능을 이용하기 위해서는 시스템에 OpenLLM을 설치하고 실행해야 합니다. 설치 과정은 간단하며 몇 단계만 거치면 완료할 수 있습니다. OpenLLM은 PyPI에서 제공되므로 Python의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install openllm

위 명령 한 줄로 OpenLLM과 필요한 종속성을 모두 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 원활한 설치 과정을 위해 시스템에 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

• Python 버전: OpenLLM은 Python 3.8 이상을 필요로 합니다. 터미널에서 python --version 명령을 실행하여 설치된 Python 버전을 확인할 수 있습니다.

• 패키지 종속성: pip install openllm 명령으로 필요한 패키지 종속성도 자동으로 설치되므로 필요한 구성 요소를 놓치지 않으셔도 됩니다.

• 가상 환경: 시스템 전역 패키지와의 충돌을 피하기 위해 Python 패키지를 가상 환경에 설치하는 것이 좋습니다. python -m venv myenv 명령으로 가상 환경을 생성하고 pip 명령을 실행하기 전에 활성화하세요.

위 상세한 단계를 따라하면 OpenLLM이 설치되어 바로 사용할 수 있습니다.

단계 2. 첫 번째 OpenLLM 앱 실행하기

OpenLLM을 설치한 후에는 첫 번째 OpenLLM 앱을 실행할 준비가 끝났습니다. 로컬에서 LLM 서버를 시작하는 것은 단 한 줄의 명령으로 간단합니다. 예를 들어 Dolly v2 모델을 시작하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다:

openllm start dolly-v2

이 명령은 Dolly v2 모델을 초기화하고 OpenLLM 서버를 시작하여 다른 애플리케이션이나 서비스에서 상호 작용할 수 있도록 합니다.

• 포트 설정: 기본적으로 OpenLLM 서버는 포트 5000에서 실행됩니다. 하지만 --port 플래그를 사용하여 다른 포트를 지정할 수도 있습니다. 예: openllm start dolly-v2 --port 6000.

• 로그 기록: OpenLLM은 자세한 로그를 제공하여 모델을 디버그하거나 최적화하는 데 도움이 됩니다. --log-level 플래그로 로그 상세 수준을 지정할 수 있습니다.

• 자원 할당: 여러 모델을 실행하는 경우 OpenLLM은 각 모델에 특정 자원을 할당할 수 있어 최적의 성능을 제공합니다.

첫 번째 OpenLLM 앱을 실행하는 것은 이렇게 간단합니다! 이제 로컬에 작동하는 대규모 언어 모델이 준비되었으므로 프로젝트에 통합하거나 프로덕션 환경에 배포할 준비가 되었습니다.

도커와 쿠버네티스를 사용하여 OpenLLM 배포하는 방법

단계 1. OpenLLM 환경 설정하기

OpenLLM으로 대규모 언어 모델을 배포하기 전에 환경을 준비해야 합니다. 이는 NVIDIA GPU 드라이버, CUDA 라이브러리를 설치하고 GPU 지원을 갖춘 쿠버네티스를 설정하는 등 여러 단계를 포함합니다. 이러한 구성 요소는 대규모 언어 모델의 성능을 최대화하기 위한 중요한 역할을 수행합니다.

단계 1.1. NVIDIA GPU 드라이버 설치하기

먼저, GPU 지원을 활성화하기 위해 NVIDIA GPU 드라이버를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

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

설치가 완료되면 시스템을 재부팅하여 드라이버를 활성화합니다.

단계 1.2. CUDA 라이브러리 설치하기

다음으로, GPU 가속 애플리케이션을 개발하기 위한 개발 환경을 제공하는 CUDA 툴킷을 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 CUDA 11.0을 설치하세요:

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

설치가 완료되면 CUDA를 PATH에 추가하세요:

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

단계 1.3. Kubernetes와 Minikube 설치하기

로컬 Kubernetes 클러스터를 설정하기 위해 Minikube를 사용할 수 있습니다. 다음 명령을 사용하여 Minikube를 설치하세요:

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

Minikube가 설치된 후에 GPU 지원으로 시작하세요:

minikube start --driver=nvidia

이 명령은 NVIDIA GPU 지원을 갖춘 로컬 Kubernetes 클러스터를 시작합니다.

단계 1.4. Kubernetes GPU 지원 활성화하기

마지막으로, Kubernetes 클러스터에서 GPU 지원을 활성화하기 위해 NVIDIA 장치 플러그인을 배포해야 합니다. 다음 명령을 사용하세요:

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

이 명령은 NVIDIA 장치 플러그인을 클러스터에 배포하여 팟에 GPU 지원을 활성화합니다.

자세한 단계를 따라 이러한 작업을 수행하면 OpenLLM과 함께 대형 언어 모델을 배포하기 위한 GPU 가속화에 완전히 최적화된 환경을 구축할 수 있습니다.

단계 2. OpenLLM으로 모델 컨테이너화 및 로드

OpenLLM을 사용하면 대형 언어 모델을 컨테이너로 컨테이너화하고 Docker 컨테이너에로드 할 수 있습니다. 이것은 다양한 배포 간에 일관된 런타임 환경을 보장하는 데 유용합니다. 모델을 컨테이너화하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다:

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

이렇게하면 LLM 모델, OpenLLM 종속성 및 기타 관련 라이브러리가 Docker 컨테이너 내에 패키지화됩니다. OCI 호환 Docker 이미지를 생성하려면 다음을 실행하세요:

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

단계 3. Kubernetes에 배포

Kubernetes는 수평 Pod 자동 확장 (HPA)과 같은 기능을 제공하여 프로덕션 환경에서 모델을 효율적으로 확장 할 수 있습니다. pod 내에서 RESTful API 또는 gRPC 기반 통신을 통해 모델 입력 및 출력을 관리하기 위한 통신 프로토콜을 설정할 수 있습니다. OpenLLM은 기본적으로 포트 3000에서 gRPC 서버를 실행합니다. 샘플 Kubernetes 배포 파일은 다음과 같을 수 있습니다:

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

자동 크기 조정을 위해 CPU 또는 사용자 정의 메트릭을 기반으로 Pod 수를 자동으로 조정하도록 HPA를 구성할 수 있습니다. 이는 최적의 자원 활용을 보장합니다.

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 및 Kubernetes를 활용하여 OpenLLM은 원활하고 확장 가능한 배포 프로세스를 제공하여 대형 언어 모델이 성능 및 비용 효율적으로 운영되도록합니다.

결론

OpenLLM은 대형 언어 모델을 배포하고 운영하는 방식을 혁신하는 혁신적인 플랫폼입니다. 미세 조정, 서빙, 배포 및 모니터링과 같은 강력한 기능을 갖추고 있어 복잡하고 자원 집약적인 프로세스를 단순화합니다. 로컬 서버부터 클라우드 기반 솔루션 및 Kubernetes에 이르기까지 다양한 배포 옵션에서 작업할 수 있는 다재다능한 솔루션으로 개인 개발자와 대규모 조직 모두에게 적합한 해결책입니다.

고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성 또는 맞춤형 헬스케어 솔루션을 자동화하려는 경우 OpenLLM은 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있는 도구와 기능을 갖추고 있습니다. 강력한 커뮤니티 지원 및 포괄적인 문서로 OpenLLM을 시작하는 것은 이전보다 쉽습니다.

그래서 기다릴 필요가 없습니다. 대형 언어 모델의 세계로 뛰어들고 OpenLLM이 프로젝트를 더욱 발전시킬 수 있는 방법을 발견하세요.

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