估算 Cohere Command-R+ 的大型语言模型推理和微调内存消耗
社区文章 发布于 2024 年 4 月 26 日
引言
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了我们与语言交互的方式。Command-R+、Mixtral-8x22b 和 Llama 3 70B 作为拥有数十亿参数的巨头，使我们更接近语言建模的极限。然而，强大的能力也带来了巨大的需求，尤其是在内存消耗方面。理解和优化这些 LLM 的内存占用对于其在各种应用中的广泛部署和利用至关重要。
定义：
- 推理：使用预训练模型根据输入数据进行预测或生成文本的过程。
- 微调：在特定数据集上进一步训练预训练模型以使其适应特定任务的过程。
- 内存消耗：在 LLM 推理和微调过程中存储和处理数据所需的计算机内存量。
优势：
理解 LLM 的内存消耗至关重要，原因如下：
- 高效资源分配：通过准确估算内存需求，开发人员可以优化资源分配，确保 NLP 任务的顺利执行。
- 成本优化：高效的内存消耗意味着更低的硬件需求和更低的运营成本，使得 LLM 部署对企业和组织而言更具经济可行性。
- 模型部署：优化的内存使用使得 LLM 在资源受限的环境中（例如边缘设备和云服务器）部署更流畅，从而扩大了其可访问性和适用性。
- 环境影响：简化的内存使用有助于减少能源消耗和碳足迹，符合可持续发展目标和环保意识。
为了最大限度地发挥 LLM 的潜力同时最大限度地减少其内存占用，研究人员和实践者深入研究了各种优化技术。从数据级操作到系统级增强，已经探索了各种方法来简化内存消耗而不会影响性能。
当我们探索 LLM 内存消耗的复杂领域时，对底层机制和优化策略的全面理解变得至关重要。通过揭示 LLM 中内存利用的复杂性和细微差别，我们为更高效、更可持续、更有影响力的人工智能系统铺平了道路，以史无前例的方式赋能人类。
代码实现
为了进一步理解和分析 LLM 在推理和微调过程中的内存消耗，让我们深入探讨代码实现
from transformers import AutoConfig
model_name = "CohereForAI/c4ai-command-r-plus" # @param {type: "string"}
model_config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
hidden_layers = model_config.num_hidden_layers
hidden_size = model_config.hidden_size
attention_heads = model_config.num_attention_heads
print("Model: "+str(model_name))
print("Hidden Layers (L): "+str(hidden_layers))
print("Hidden Size (h): "+str(hidden_size))
print("Attention Heads (a): "+str(attention_heads))
Model: CohereForAI/c4ai-command-r-plus
Hidden Layers (L): 64
Hidden Size (h): 12288
Attention Heads (a): 96
#Number of parameters in the model (in billions)
nb_billion_parameters = 104 # @param {type:"number"}
print("Number of parameters in the model (n): "+str(nb_billion_parameters)+"B")
#Precision of the parameters in the model
bitwidth_model = 16 # @param {type:"integer"}
print("Bitwidth of the model's parameters (p): "+str(bitwidth_model)+"-bit")
#Precision of the parameters in the optimizer
bitwidth_optimizer = 32 # @param {type:"integer"}
print("Bitwidth of the optimizer's parameters (o): "+str(bitwidth_optimizer)+"-bit")
#The maximum number of tokens in a sequence
seqlen = 512 # @param {type:"integer"}
print("Sequence length (s): "+str(seqlen))
#The batch size
batch_size = 8 # @param {type:"integer"}
print("Batch size (b): "+str(batch_size))
Number of parameters in the model (n): 104B
Bitwidth of the model's parameters (p): 16-bit
Bitwidth of the optimizer's parameters (o): 32-bit
Sequence length (s): 512
Batch size (b): 8
def estimate_consumption():
#34 sbh + 5as²b
return round((34*seqlen*batch_size*hidden_size + 5*attention_heads*seqlen*seqlen*batch_size)*2/(1024**3),2)
def estimate_optimizer_size():
return round((2*nb_billion_parameters*bitwidth_optimizer/8*(1000**3))/(1024**3),2)
def estimate_model_size():
return round(nb_billion_parameters*bitwidth_model/8*(1000**3)/(1024**3),2)
activation_consumption = estimate_consumption()
model_consumption = estimate_model_size()
optimizer_consumption = estimate_optimizer_size()
print("Memory consumption of the model: "+str(model_consumption)+" GB\n")
print("Memory consumption of the optimizer: "+str(optimizer_consumption)+" GB")
print("Memory consumption of activations for fine-tuning: "+str(activation_consumption*hidden_layers)+" GB")
print("Total memory consumption for fine-tuning: "+str(model_consumption+optimizer_consumption+activation_consumption*hidden_layers)+" GB\n")
print("Memory consumption of activations for inference: "+str(activation_consumption)+" GB")
print("Total memory consumption for inference: "+str(model_consumption+activation_consumption)+" GB")
Memory consumption of the model: 193.72 GB
Memory consumption of the optimizer: 774.86 GB
Memory consumption of activations for fine-tuning: 323.84 GB
Total memory consumption for fine-tuning: 1292.42 GB
Memory consumption of activations for inference: 5.06 GB
Total memory consumption for inference: 198.78 GB
结论
总之，优化内存使用对于高效部署大型语言模型（LLM），如 Command-R+、Mixtral-8x22b 和 Llama 3 70B 至关重要。通过理解和解决模型大小、注意力操作和解码方法中的低效问题，我们可以提高 LLM 推理效率。通过持续的研究和协作，我们可以释放 LLM 在各种应用中的全部潜力，推动创新和社会影响力。
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