FP8- это формат квантования, предоставляющий для моделей баланс между точностью и эффективностью. Он обеспечивает нерегулярное представление диапазона и масштабирование для каждого тензора на GPU, что позволяет достичь прироста производительности и сокращения потребления памяти.
Этот современный формат обещает революцию в развертывании LLM, значительно улучшая эффективность инференеса без ущерба для качества модели:
🟢В плотных моделях (70В) ITL (среднее время генераций каждого токена в выводе) сокращается двукратно, а в МоЕ- моделях до 1.6х;
🟢3-х кратное улучшение пропускной способности в сценариях, где снижение потребления VRAM приводит к возможности увеличения размера пакетов обработки.
Реализация поддержки FP8 стала возможна благодаря усилиям сервисов Neuralmagic.com и Anyscale.com, которые активно поддерживают open-soure сообщество.
В репозитории выложены Instruct FP8 версии моделей:
🟢Llama-3 (8B,70B);
🟢Mixtral (7B, 22B);
🟢Qwen2 (1,5B, 7b, 72B);
🟢Mistral 7B
🟢Llama-2 7B
🟢Phi-3 (mini-128K, medium-128K)
🟢Gemma-2 9b-it
⚠️ Представленный набор моделей предназначен для запуска в среде vLLM (версии от 0.5 и выше) и ее реализациях, поддерживающих технологии разреженности и быстрого инференса:
🟢nm-vllm: форк vLLM от сервиса Neuralmagic.com;
🟢DeepSparse: среда выполнения для CPU-only систем;
🟢SparseML: тулкит с возможностью инференса, который позволяет создавать разреженные модели и конвертировать их в .onnx формат.
vLLM - open-source среда для быстрого вывода и использования LLM, основанная на методе PagedAttention.
PagedAttention - алгоритм внимания, вдохновленный классической идеей виртуальной памяти и подкачки в операционных системах. Его использование снижает нагрузку на VRAM, связанную со сложными алгоритмами выборки. Экономия памяти может достигать до 55%.
Более подробно про vLLM и алгоритм PagedAttention можно прочитать на странице проекта
🟡Страница проекта Neuralmagic
🟡Модели на HF
🟡Arxiv Page Attention
🖥GitHub vLLm
🖥GitHub nm-vllm
@ai_machinelearning_big_data
#FP8 #LLM #vLLM #ML