Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá

Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá

Mục lục:

1. Giới thiệu
2. Tại sao cần giải pháp tối ưu cho LLM?
3. Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng
4. Kiến trúc giải pháp
5. Điểm nổi bật của giải pháp
6. Thành phần chính của giải pháp
   • Hugging Face Optimum Neuron
   • Hugging Face Text Generation Inference (TGI)
   • HuggingFace Chat UI
7. Triển khai giải pháp
8. Giao diện người dùng
9. Giao diện API và thử nghiệm hiệu năng
10. Tóm tắt

1. Giới thiệu

Trong thời đại bùng nổ của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI), các ứng dụng được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng trở nên phổ biến. Tuy nhiên, việc triển khai những LLM khổng lồ này đòi hỏi nguồn lực tính toán mạnh mẽ và chi phí vận hành cao, gây khó khăn cho nhiều doanh nghiệp và nhà nghiên cứu. Bài viết này sẽ trình bày một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí, tận dụng sức mạnh của chip AI AWS Inferentia2 để triển khai nhanh chóng các ứng dụng dựa trên Meta Llama 3.

2. Tại sao cần giải pháp tối ưu cho LLM?

Hầu hết các trường hợp sử dụng Generative AI đều liên quan đến tương tác trực tiếp với người dùng, đòi hỏi tốc độ phản hồi nhanh chóng và độ trễ thấp. Chi phí suy luận (inference) cao của các mô hình Generative AI, đặc biệt là LLM, là một rào cản lớn đối với nhiều tổ chức. Thêm vào đó, sự phát triển nhanh chóng của Generative AI khiến các nhà phát triển cần một giải pháp linh hoạt, cho phép dễ dàng đánh giá và áp dụng các mô hình mới một cách nhanh chóng.

3. Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng

Bài viết này tập trung vào việc triển khai ba mô hình LLM khác nhau trên AWS Inferentia2, thể hiện khả năng linh hoạt của giải pháp:

• Meta-Llama-3-8B-Instruct: Mô hình ngôn ngữ lớn do Meta phát hành, nổi bật với khả năng hiểu ngôn ngữ, dịch thuật, tạo mã, suy luận và xử lý toán học.
• Mistral-7B-instruct-v0.2: Mô hình LLM của Mistral AI, được đánh giá cao về hiệu năng và khả năng sử dụng rộng rãi.
• CodeLlama-7b-instruct-hf: Mô hình chuyên biệt cho việc tạo và hoàn thành mã nguồn, giúp tăng năng suất cho các nhà phát triển.

4. Kiến trúc giải pháp

Giải pháp được thiết kế dựa trên kiến trúc client-server. Phía client sử dụng HuggingFace Chat UI, cung cấp một giao diện chat thân thiện trên máy tính và thiết bị di động. Phía server sử dụng Hugging Face Text Generation Inference (TGI), một framework hiệu quả để thực hiện suy luận LLM trong một container Docker. Mô hình được biên dịch sẵn bằng Hugging Face Optimum Neuron và được tải lên Hugging Face Hub. Một cơ chế chuyển đổi mô hình được tích hợp vào HuggingFace Chat UI để dễ dàng quản lý việc tải các mô hình khác nhau.

5. Điểm nổi bật của giải pháp

• Tất cả các thành phần được triển khai trên một instance Inf2 (inf2.xl hoặc inf2.8xl), cho phép người dùng trải nghiệm nhiều mô hình khác nhau trên cùng một instance.
• Kiến trúc client-server cho phép linh hoạt thay thế client hoặc server tùy theo nhu cầu. Ví dụ, mô hình có thể được triển khai trên Amazon SageMaker.
• Sử dụng các framework mã nguồn mở cho phép tùy chỉnh giao diện người dùng và mô hình.
• Giao diện API của Text Generation Inference giúp truy cập nhanh chóng và dễ dàng.
• Triển khai bằng AWS CloudFormation, phù hợp với nhiều loại doanh nghiệp và nhà phát triển.

6. Thành phần chính của giải pháp

• Hugging Face Optimum Neuron: Cung cấp các công cụ để tải, huấn luyện và suy luận mô hình trên AWS Neuron, tối ưu hóa hiệu suất trên chip Inferentia2.
• Hugging Face Text Generation Inference (TGI): Framework hiệu năng cao cho việc triển khai và phục vụ LLM, hỗ trợ nhiều loại accelerator.
• HuggingFace Chat UI: Công cụ chat mã nguồn mở, dễ tùy chỉnh và tương thích với nhiều mô hình LLM.

7. Triển khai giải pháp

Hướng dẫn chi tiết về việc triển khai giải pháp trên AWS CloudFormation được trình bày trong bài báo gốc, bao gồm các bước tạo stack, lựa chọn instance type, và cấu hình VPC.

8. Giao diện người dùng

Sau khi triển khai, người dùng có thể truy cập URL được cung cấp và tương tác với mô hình Llama3-8B (mặc định). Giao diện cho phép chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau thông qua menu cài đặt. Quá trình chuyển đổi mô hình mất khoảng 1 phút.

9. Giao diện API và thử nghiệm hiệu năng

Text Generation Inference Server hỗ trợ các giao diện /generate và /generate_stream, cho phép gọi API để thực hiện suy luận. Ví dụ mã sử dụng giao diện requests trong Python được cung cấp.

10. Tóm tắt

Bài viết này đã giới thiệu một giải pháp hiệu quả để triển khai các LLM phổ biến trên chip AI AWS, giúp người dùng nhanh chóng trải nghiệm lợi ích của Generative AI. Giải pháp này đã được kiểm chứng và cho thấy hiệu năng mạnh mẽ.