Come Risolvere i Problemi di Memoria di inferenza per Grandi Modelli con VLLM

AI, INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Negli ultimi anni, i modelli di machine learning (ML) e, in particolare, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT, BERT e T5, sono diventati sempre più complessi e potenti. Questi modelli richiedono una quantità enorme di risorse computazionali e di memoria per essere utilizzati, causando spesso problemi di scalabilità e limitazioni hardware. Uno degli approcci più promettenti per affrontare questi problemi è l’uso di motori di inferenza ottimizzati come vLLM, che permettono di ridurre significativamente l’uso della memoria e migliorare le prestazioni durante l’inferenza senza compromettere la qualità.

In questo articolo, esploreremo come vLLM può essere una soluzione per i problemi di memoria durante l’utilizzo di modelli di grandi dimensioni, analizzando i suoi principi fondamentali e i benefici che offre rispetto ad altre tecniche di ottimizzazione.

Il Problema della Memoria nei Grandi Modelli

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni, che possono contenere miliardi di parametri, richiedono una notevole quantità di memoria per essere utilizzati efficacemente. Durante l’inferenza, la necessità di gestire pesi enormi e sequenze di input lunghe può saturare la memoria disponibile sulle GPU, causando rallentamenti o addirittura impedendo l’esecuzione del modello. Quando, infstti, si servono molteplici richieste in parallelo, il consumo di memoria cresce ulteriormente, rendendo difficile scalare le applicazioni basate su LLM.

Alcune tecniche convenzionali per affrontare questi problemi includono:

  • Model Parallelism: Suddividere il modello tra diverse GPU, ma ciò richiede una sincronizzazione complessa e può introdurre colli di bottiglia nella comunicazione.
  • Quantizzazione: Ridurre la precisione dei pesi del modello (ad esempio da FP32 a FP16 o INT8) per diminuire l’uso della memoria, ma questo può compromettere la qualità delle predizioni.
  • Batching: Processare più input contemporaneamente per ottimizzare l’uso delle risorse, ma può aumentare la latenza per singola richiesta.

Queste tecniche, pur utili, spesso non sono sufficienti per gestire modelli di dimensioni ultra-large senza sacrificare le prestazioni o la qualità delle predizioni. È qui che entra in gioco vLLM.

Cos’è vLLM?

vLLM è un motore di inferenza ad alte prestazioni che permette di gestire grandi modelli riducendo significativamente l’utilizzo della memoria durante l’utilizzo. L’idea alla base di vLLM è quella di ottimizzare la gestione della memoria durante l’inferenza attraverso una componente innovativa chiamata PagedAttention.

In pratica, vLLM introduce una gestione intelligente della memoria che permette di spostare dinamicamente alcune parti dei dati tra la memoria della GPU e della CPU senza influire negativamente sulle prestazioni. Grazie a questa gestione efficiente, è possibile eseguire inferenze con modelli di dimensioni molto maggiori rispetto a quelle che potrebbero essere gestite interamente in memoria GPU, migliorando il throughput e riducendo la latenza.

Come Funziona vLLM?

Il principio fondamentale di vLLM è l’ottimizzazione dell’uso della memoria e delle prestazioni durante l’inferenza con modelli di linguaggio di grandi dimensioni. vLLM introduce un componente innovativo chiamato PagedAttention, che gestisce in modo efficiente le operazioni di attenzione, uno dei principali consumatori di memoria nei modelli Transformer.

Ecco i passaggi principali di vLLM:

  • PagedAttention: vLLM utilizza questa nuova implementazione dell’attenzione che permette di allocare la memoria in modo dinamico e flessibile. Invece di pre-allocare grandi blocchi di memoria per tutte le possibili sequenze di input, PagedAttention alloca memoria solo quando necessario, riducendo significativamente l’utilizzo complessivo.
  • Ottimizzazione della Memoria: Grazie a PagedAttention, vLLM minimizza la quantità di memoria GPU necessaria per l’inferenza, permettendo di gestire sequenze più lunghe e modelli più grandi senza superare i limiti hardware.
  • Parallelismo Efficiente: vLLM supporta l’elaborazione simultanea di più richieste di inferenza (batching dinamico), ottimizzando l’uso della GPU e aumentando il throughput senza incrementare proporzionalmente il consumo di memoria.
  • Gestione Dinamica delle Risorse: Il sistema gestisce in modo intelligente le risorse computazionali, bilanciando il carico tra GPU e CPU se necessario, per mantenere alte prestazioni durante l’inferenza.

Vantaggi di vLLM

L’uso di vLLM offre diversi vantaggi rispetto ad altre tecniche di ottimizzazione durante l’inferenza:

  • Riduzione del Carico di Memoria: Grazie a PagedAttention e alla gestione dinamica della memoria, è possibile ridurre notevolmente la quantità di memoria GPU richiesta, permettendo l’utilizzo di modelli che altrimenti sarebbero troppo grandi per essere gestiti su hardware standard.
  • Aumento del Throughput: vLLM ottimizza l’elaborazione parallela delle richieste, aumentando il numero di token generati al secondo senza necessità di hardware aggiuntivo.
  • Prestazioni Ottimizzate: Nonostante la riduzione dell’uso della memoria, vLLM è progettato per migliorare le prestazioni dell’inferenza, riducendo la latenza e aumentando l’efficienza rispetto ad altre soluzioni.
  • Compatibilità: vLLM può essere integrato con altre tecniche di parallelismo, come il data parallelism o il model parallelism, aumentando ulteriormente l’efficienza e permettendo una scalabilità orizzontale su più GPU o nodi.

Come accennato, vLLM può essere integrato con tecniche di parallelismo, come il data parallelism e il model parallelism, per sfruttare al meglio le risorse hardware e utilizzare modelli di grandi dimensioni. Vediamo come queste tecniche possono essere combinate per ottimizzare l’inferenza dei modelli.

Data Parallelism con vLLM

Il data parallelism è una tecnica in cui lo stesso modello viene replicato su più GPU, e ogni replica processa un diverso sottoinsieme di dati (batch). Questo approccio aumenta il throughput dell’inferenza, permettendo di servire più richieste contemporaneamente.

vLLM può essere utilizzato in combinazione con il data parallelism per migliorare l’efficienza dell’inferenza su grandi volumi di dati.

Workflow:

  • Replica del Modello: vLLM gestisce ciascuna replica del modello in modo efficiente, ottimizzando la memoria su ogni GPU grazie alla tecnologia PagedAttention, riducendo il carico di memoria locale.
  • Elaborazione Parallela dei Dati: Durante l’esecuzione del data parallelism, vLLM processa simultaneamente diversi batch di dati su GPU diverse, sfruttando al massimo le risorse hardware.
  • Aggregazione dei Risultati: Dopo l’elaborazione, i risultati vengono raccolti e aggregati per fornire le risposte complete alle richieste.

Vantaggi:

  • Maggiore Throughput: L’uso combinato di vLLM e data parallelism permette di processare un numero maggiore di richieste in parallelo, aumentando la capacità di servire gli utenti.
  • Efficienza della Memoria: Grazie all’ottimizzazione della memoria di vLLM, le GPU possono gestire sequenze più lunghe e modelli più grandi senza superare i limiti hardware.

 

Model Parallelism con vLLM

Il model parallelism suddivide i parametri del modello tra più GPU. Ogni parte del modello (ad esempio, diversi layer) viene gestita su GPU diverse. Questo approccio è utile quando un singolo modello è troppo grande per essere caricato interamente su una sola GPU.

Con vLLM, il model parallelism diventa ancora più efficiente perché riduce ulteriormente il carico di memoria necessario su ciascuna GPU durante l’inferenza.

Workflow:

  • Partizionamento del Modello: Il modello viene suddiviso in più parti e distribuito tra diverse GPU. vLLM gestisce ogni sezione del modello in modo efficiente, grazie alla sua architettura ottimizzata.
  • Elaborazione Distribuita: Durante l’inferenza, ogni GPU elabora la sua parte del modello, collaborando con le altre GPU per completare il calcolo.
  • Comunicazione tra GPU: Nel model parallelism, è necessaria una comunicazione tra le GPU per scambiare informazioni intermedie. vLLM ottimizza questa comunicazione per minimizzare la latenza e massimizzare le prestazioni.

Vantaggi:

  • Gestione di Modelli Enormi: L’integrazione con vLLM consente di utilizzare modelli di dimensioni molto superiori a quelle gestibili con il solo model parallelism tradizionale.
  • Efficienza della Memoria: vLLM minimizza l’uso di memoria su ciascuna GPU grazie alla sua gestione avanzata della memoria, permettendo di sfruttare appieno le capacità hardware disponibili.

 

Integrazione di Data e Model Parallelism con vLLM

Un approccio più avanzato è combinare data parallelism e model parallelism insieme a vLLM. In questo scenario, il modello è diviso tra più GPU (model parallelism), e ciascuna GPU esegue l’inferenza su diverse parti del batch di dati (data parallelism).

Con vLLM:

  • Suddivisione del Modello: I layer del modello vengono suddivisi e gestiti tramite il model parallelism, permettendo di distribuire il carico computazionale tra le GPU.
  • Elaborazione Parallela dei Dati: I dati vengono elaborati in parallelo su gruppi di GPU, ciascuno dei quali esegue sia il model parallelism che il data parallelism.
  • Ottimizzazione della Memoria: vLLM ottimizza la memoria sia per il modello che per i dati, sfruttando PagedAttention e una gestione intelligente delle risorse, riducendo al minimo il consumo di memoria.

Workflow Avanzato:

  1. Model Partitioning: Il modello viene diviso tra le GPU come nel model parallelism.
  2. Data Distribution: Ogni gruppo di GPU processa un sottoinsieme dei dati batch, come nel data parallelism.
  3. Gestione Efficiente della Memoria: vLLM gestisce dinamicamente le risorse su ogni GPU, riducendo la memoria utilizzata grazie alla sua architettura ottimizzata.
  4. Comunicazione e Sincronizzazione: Durante l’inferenza, vLLM gestisce la comunicazione tra le GPU per garantire che i calcoli siano coordinati e i risultati siano accurati, riducendo al minimo i colli di bottiglia.

Vantaggi:

  • Scalabilità Ottimizzata: Combinando entrambe le tecniche di parallelismo con vLLM, è possibile scalare orizzontalmente l’infrastruttura per gestire carichi di lavoro molto elevati.
  • Prestazioni Migliorate: L’approccio combinato massimizza l’utilizzo delle risorse hardware, migliorando sia la velocità di inferenza che la capacità di gestire modelli di dimensioni eccezionali.

 

Utilizzo Semplice di vLLM

Innanzitutto  assicurati di avere installato vLLM:

# pip install vllm

Ecco come utilizzare vLLM per eseguire l’inferenza su un singolo prompt:


from vllm import LLM, SamplingParams

# Inizializza il modello
llm = LLM(model="gpt2-large")

# Definisci il prompt
prompt = "Ciao, come stai oggi?"

# Definisci i parametri di campionamento (opzionale)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=50)

# Genera il testo
outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)

# Stampa il risultato
for output in outputs:
   print(output.outputs[0].text)

 

Utilizzo di vLLM con Data Parallelism

Il data parallelism prevede l’elaborazione simultanea di più input su diverse GPU o processi per aumentare il throughput.

Esempio:

from vllm import LLM, SamplingParams

# Lista di prompt
prompts = [
"Ciao, come stai oggi?",
"Qual è la capitale della Francia?",
"Raccontami una barzelletta.",
"Spiega la teoria della relatività in termini semplici."
]

# Inizializza il modello specificando il numero di worker (ad esempio, 2 per due GPU)
llm = LLM(model="gpt2-large", n_worker=2)

# Genera il testo per tutti i prompt
outputs = llm.generate(prompts)

# Stampa i risultati
for output in outputs:
  print(output.prompt)
  print(output.outputs[0].text)
  print("---")


Utilizzo di vLLM con Model Parallelism

Il model parallelism suddivide il modello tra più GPU per gestire modelli troppo grandi per una singola GPU.

Esempio:

from vllm import LLM, SamplingParams

# Inizializza il modello utilizzando il model parallelism
# tensor_parallel_size indica il numero di GPU da utilizzare per suddividere il modello
llm = LLM(model="gpt2-xl", tensor_parallel_size=2)

# Definisci il prompt
prompt = "Descrivi le implicazioni dell'intelligenza artificiale nella medicina moderna."

# Genera il testo
outputs = llm.generate([prompt])

# Stampa il risultato
  for output in outputs:
  print(output.outputs[0].text)

Utilizzo di vLLM con Data Parallelism e Model Parallelism

È possibile combinare entrambe le tecniche per massimizzare l’efficienza.

Esempio:

from vllm import LLM, SamplingParams

# Lista di prompt
prompts = [
"Cosa sono i buchi neri?",
"Spiega il principio di indeterminazione di Heisenberg.",
"Quali sono le cause del cambiamento climatico?",
"Come funziona il sistema immunitario?"
]

# Inizializza il modello con model parallelism e data parallelism
llm = LLM(model="gpt2-xl", tensor_parallel_size=2, n_worker=2)

# Genera il testo
outputs = llm.generate(prompts)

# Stampa i risultati
for output in outputs:
  print(output.prompt)
  print(output.outputs[0].text)
  print("---")
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