OpenLLM: 대형 언어 모델의 잠재력 허용하기

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Jennie Rose

Published on 2023. 11. 10.

대형 언어 모델의 능력에 흥미를 느끼지만 제품 환경에서 효율적으로 배포하고 작동하는 방법에 대해 혼란스러운가요? 걱정하지 마세요! 이 포괄적인 안내서에서 OpenLLM은 이 복잡한 작업을 단순화하는 혁신적인 플랫폼입니다. GitHub에서 사용할 수 있는 OpenLLM은 대형 언어 모델을 실행, 배포 및 관리하기 위한 완전한 솔루션입니다.

경험이 풍부한 데이터 과학자이든 호기심 많은 초보자이든 OpenLLM을 이해하면 머신러닝 프로젝트를 상당히 높일 수 있습니다. 이 문서는 당신의 최종 자료가 되기 위해 핵심 기능과 설치 단계부터 실제 응용 프로그램 및 LangChain 및 BentoML과 같은 다른 도구와의 통합에 이르기까지 모든 것을 다루고 있습니다.

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OpenLLM의 특징은 무엇인가요?

그래서 OpenLLM이란 무엇인가요?

OpenLLM은 Open Large Language Models의 약자로, 그 이름에서 알 수 있듯이, 대형 언어 모델을 제품 환경에서 운영하기 위해 설계된 오픈 플랫폼입니다. OpenLLM의 가장 매력적인 기능 중 하나는 최신 LLM 및 모델 런타임을 넓은 범위로 지원한다는 점입니다. StableLM, Falcon, Dolly, Flan-T5, ChatGLM, StarCoder에 관심이 있다면 OpenLLM은 모두 지원합니다.

vLLM은 어떻게 됩니까? OpenLLM과 vLLM의 차이점은 무엇인가요?

OpenLLM과 vLLM은 모두 대형 언어 모델 (LLM)을 배포하고 관리하기 위해 설계된 플랫폼이지만, 다음과 같은 몇 가지 주요 측면에서 차이가 있습니다:

• 오픈 소스 vs. 사유 소프트웨어: OpenLLM은 오픈 소스 플랫폼으로, 더 큰 유연성과 사용자 정의 가능성을 제공합니다. 반면에 vLLM은 종종 소유자 솔루션으로, 사용자 정의 옵션을 제한할 수 있습니다.

• 커뮤니티 지원: OpenLLM은 큰 커뮤니티의 개발자와 사용자들이 이를 발전시키고 있습니다. 반면 vLLM은 판매업체에 따라 커뮤니티가 덜 확대되어 있을 수 있습니다.

• 기능 집합: OpenLLM은 세밀한 조정, 서비스 및 추적 기능을 포함한 강력한 기능 집합을 제공합니다. 반면 vLLM의 기능 집합은 판매업체에 따라 다양할 수 있으며 고급 기능에 대한 추가 라이선스가 필요할 수도 있습니다.

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

• 비용: 오픈 소스인 OpenLLM은 작은 프로젝트나 개별 개발자에게 특히 경제적입니다. vLLM은 라이선스 비용이나 기타 비용이 발생할 수 있습니다.

OpenLLM이 LLM 배포를 어떻게 쉽게 만드는가요?

대규모 언어 모델을 제품 환경에 배포하는 것은 도전적인 과제입니다. 계산 리소스 관리부터 데이터 프라이버시 보장까지 조치해야 할 문제들이 있습니다. OpenLLM은 이러한 문제를 극복하기 위해 설계된 다양한 기능을 제공합니다.

• 리소스 관리: OpenLLM을 사용하면 계산 리소스를 효율적으로 할당하여 모델이 무리 없이 실행될 수 있도록 할 수 있습니다. 특히 많은 수의 동시 요청을 처리해야 하는 기업에게 유용합니다.

• 데이터 프라이버시: OpenLLM은 온프레미스 배포를 지원하여 기업이 데이터를 사내에 보유하고 데이터 프라이버시 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다.

• 비용 관리: 대규모 언어 모델을 실행하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 특히 대규모로 배포된 경우에는 더욱 그렇습니다. OpenLLM은 모델 가지치기와 양자화와 같은 기능을 제공하여 성능을 희생하지 않고 비용을 관리하는 데 도움을 줍니다. 대규모 언어 모델을 프로덕션에 배포하는 것은 도전적인 과제입니다. 계산 자원을 관리하고 데이터 프라이버시를 보장하는 것은 몇 가지 문제가 있을 수 있습니다. OpenLLM은 이러한 도전을 극복하기 위해 설계된 다양한 기능을 제공합니다.

OpenLLM 시작하기

단계 1. OpenLLM 설치

OpenLLM의 기능을 활용하기 위해서는 시스템에 OpenLLM을 설치하고 실행해야 합니다. 설치 과정은 간단하며 몇 가지 단계로 완료할 수 있습니다. OpenLLM은 PyPI에 등록되어 있으므로 Python의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install openllm

위 명령은 OpenLLM과 필요한 모든 종속성을 다운로드하고 설치합니다. 원활한 설치 과정을 위해 시스템에 파이썬 3.8 버전 이상이 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

• Python 버전: OpenLLM은 Python 3.8 이상이 필요합니다. 터미널에서 python --version을 실행하여 Python 버전을 확인할 수 있습니다.

• 패키지 종속성: pip install openllm 명령은 필요한 패키지 종속성도 자동으로 설치하므로 중요한 구성 요소를 놓치지 않아도 됩니다.

• 가상 환경: 시스템 전체 패키지와 충돌을 피하기 위해 Python 패키지를 가상 환경에 설치하는 것이 좋습니다. python -m venv myenv 명령으로 가상 환경을 생성하고 pip 명령을 실행하기 전에 활성화해야 합니다.

위 단계를 차례대로 따라가면 OpenLLM이 설치되어 준비 완료됩니다.

단계 2. 첫 번째 OpenLLM 애플리케이션 실행하기

OpenLLM을 설치한 후에는 첫 번째 OpenLLM 애플리케이션을 실행할 준비가 되었습니다. LLM 서버를 로컬에서 시작하는 것은 단일 명령을 실행하는 것만으로 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 서비스와 상호 작용할 수 있도록 합니다.

• 포트 구성: 기본적으로 OpenLLM 서버는 포트 5000에서 실행됩니다. 그러나 --port 플래그를 사용하여 다른 포트를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어 openllm start dolly-v2 --port 6000와 같이 지정할 수 있습니다.

• 로그: OpenLLM은 모델을 디버깅하거나 최적화하는 데 도움이 되는 상세한 로그를 제공합니다. --log-level 플래그로 로그의 수준을 지정할 수 있습니다.

• 자원 할당: 여러 모델을 실행하는 경우 OpenLLM을 사용하여 각 모델에 특정 자원을 할당할 수 있으므로 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.

첫 번째 OpenLLM 애플리케이션을 실행하는 것은 이렇게 간단합니다! 이제 작동 중인 대규모 언어 모델이 로컬에서 실행되어 프로젝트에 통합되거나 프로덕션 환경에 배포될 준비가 되었습니다.

Docker와 Kubernetes로 OpenLLM 배포하는 방법

단계 1. OpenLLM 환경 설정하기

OpenLLM을 사용하여 대규모 언어 모델을 배포하기 전에 환경을 준비해야 합니다. 이 과정에는 NVIDIA GPU 드라이버, CUDA 라이브러리를 설치하고 GPU 지원이 포함된 Kubernetes를 설정하는 여러 단계가 포함됩니다. 이러한 구성 요소 각각은 대규모 언어 모델의 성능을 극대화하기 위해 GPU 가속을 활성화하는 데 중요한 역할을 합니다.

단계 1.1. NVIDIA GPU 드라이버 설치

먼저 머신에 NVIDIA GPU 드라이버를 설치하여 GPU 지원을 활성화해야 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 설치

다음으로 GPU 가속 애플리케이션의 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 설치

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

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

Minikube가 설치되면 GPU 지원을 포함하여 시작하세요:

minikube start --driver=nvidia

이렇게 하면 NVIDIA GPU 지원을 포함한 로컬 Kubernetes 클러스터가 시작됩니다.

단계 1.4. Kubernetes GPU 지원 활성화

마지막으로 Kubernetes 클러스터에서 GPU 지원을 활성화하려면 NVIDIA 장치 플러그인을 배포해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 배포하세요:

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml (opens in a new tab)

이 명령은 NVIDIA 디바이스 플러그인을 클러스터에 배포하여 파드의 GPU 지원을 활성화합니다.

이 상세한 단계를 따라하면 OpenLLM으로 대규모 언어 모델을 배포하기 위한 준비된 환경을 구성할 수 있으며, GPU 가속에 완전히 최적화됩니다.

### 2단계. OpenLLM을 사용하여 모델을 컨테이너화하고 로드하기

OpenLLM을 사용하면 대규모 언어 모델을 컨테이너로 컨테이너화하고 Docker 컨테이너로 로드할 수 있습니다. 이 작업은 다양한 배포 사이에서 일관된 런타임 환경을 보장하는 데 특히 유용합니다. 모델을 컨테이너화하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:

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

이 명령은 LLM 모델, OpenLLM 종속성 및 기타 관련 라이브러리를 Docker 컨테이너 내에 패키징합니다. OCI 호환 Docker 이미지를 생성하려면 다음을 실행합니다:

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

3단계. Kubernetes에 배포하기

Kubernetes는 Horizontal Pod Autoscaling(HPA)과 같은 기능을 제공하여 모델을 효율적으로 확장할 수 있도록 도와줍니다. 모델의 입력과 출력을 관리하기 위해 pod 내에서 RESTful API 또는 gRPC 기반 통신을 설정할 수 있습니다. OpenLLM은 기본적으로 포트 3000에서 gRPC 서버가 실행 중입니다. 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 확장을 위해 HPA를 구성하여 CPU 또는 사용자 정의 메트릭을 기반으로 할당된 파드 수를 자동으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 최적의 리소스 활용이 가능합니다.

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

Docker와 Kubernetes를 활용하여 OpenLLM은 매끄럽고 확장 가능한 배포 프로세스를 제공하여 대규모 언어 모델이 성능이 좋고 비용 효율적인 방식으로 배포됩니다.

결론

OpenLLM은 대규모 언어 모델을 배포하고 운영하는 방식을 혁신하는 뛰어난 플랫폼입니다. 세밀한 조정, 서빙, 배포 및 모니터링을 포함한 강력한 기능 집합을 갖춘 OpenLLM은 복잡하고 리소스 집약적인 과정을 간소화시킵니다. 로컬 서버부터 클라우드 기반 솔루션 및 Kubernetes까지 배포 옵션의 다양성은 개별 개발자와 대규모 조직 모두에게 적합한 솔루션을 제공합니다.

고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 맞춤형 헬스케어 솔루션 제공 등을 자동화하고자 하는 경우, OpenLLM은 프로젝트의 성공을 위한 도구와 기능을 제공합니다. 강력한 커뮤니티 지원과 상세한 문서를 통해 OpenLLM을 시작하는 것은 지금보다 쉬워졌습니다.

그래서 무엇을 기다리고 있습니까? 대규모 언어 모델의 세계로 뛰어들어 OpenLLM이 프로젝트를 더욱 발전시킬 수 있는 방법을 발견하세요.

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