اجرای مدل‌های ۷۰ میلیارد پارامتری هوش مصنوعی روی کارت گرافیک ۴ گیگابایتی با AirLLM

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های برنامه‌نویسان، محققان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، نیاز به سخت‌افزارهای فوق‌العاده گران‌قیمت برای اجرای مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) است. معمولاً برای اجرای یک مدل ۷۰ میلیارد پارامتری مثل Llama 3 70B یا Qwen 70B به حداقل ۲ یا ۴ کارت گرافیک پیشرفته مانند Nvidia A100 یا RTX 4090 نیاز دارید که هزینه‌ای چند هزار دلاری روی دست شما می‌گذارد.

اما اگر بتوانید همین مدل‌های غول‌پیکر ۷۰ میلیارد پارامتری را تنها روی یک کارت گرافیک معمولی ۴ گیگابایتی (حتی روی لپ‌تاپ‌های معمولی) اجرا کنید چه؟

اینجاست که ابزار انقلابی و متن‌باز AirLLM وارد میدان می‌شود!

---

ابزار AirLLM چیست و چگونه کار می‌کند؟

ابزار AirLLM یک کتابخانه هوشمند پایتون است که با الگوریتم‌های پیشرفته مدیریت حافظه، محدودیت حافظه ویدئویی (VRAM) را کاملاً دور می‌زند.

در حالت عادی، هنگام اجرای یک مدل هوش مصنوعی، تمام وزن‌ها و لایه‌های مدل به طور یکجا روی حافظه VRAM کارت گرافیک بارگذاری می‌شوند. مدل‌های 70B برای جا شدن در حافظه به حداقل ۱۴۰ گیگابایت VRAM نیاز دارند.

تکنیک استنتاج لایه‌ای (Layer-wise Inference)

شاهکار AirLLM در این است که لایه‌های مدل را به صورت تک‌تک و مرحله‌ای (Layer by Layer) از روی حافظه رم (RAM) یا دیسک SSD خوانده، در VRAM اجرا کرده و بلافاصله حافظه را پاک می‌کند. با این روش، کارت گرافیک ۴ گیگابایتی شما در هر لحظه تنها با یک لایه از مدل درگیر است و نیازی به حافظه عظیم ندارد!

---

ویژگی‌ها و مزایای کلیدی AirLLM

۱. اجرای مدل‌های غول‌پیکر روی سیستم‌های خانگی

دیگر نیازی به خرید کارت‌های گرافیک سازمانی گران‌قیمت یا اجاره سرورهای ابری ساعتی نیست. شما می‌توانید روی لپ‌تاپ خود مدل‌های پیشرفته 70B را اجرا کنید.

۲. حفظ کیفیت اصلی مدل بدون آسیب به دقت (No Quantization Loss)

خیلی از روش‌های قدیمی برای کاهش حجم مدل، از کوانتیزاسیون شدید (مثلاً 2-bit یا 4-bit) استفاده می‌کردند که باعث افت کیفیت و هوش مدل می‌شد. اما AirLLM قادر است حتی وزن‌های اصلی 16-bit مدل را بدون کمترین افت دقت اجرا کند.

۳. حفظ ۱۰۰٪ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات

تمام فرآیند پردازش و استنتاج به صورت کاملاً لوکال (Local) و آفلاین روی سیستم شما انجام می‌شود و هیچ داده‌ای به سرورهای خارجی ارسال نخواهد شد.

---

نحوه نصب و اجرای AirLLM با چند خط کد

نصب و استفاده از AirLLM فوق‌العاده ساده است. کافیست ابتدا آن را از طریق PyPI نصب کنید:

pip install airllm

سپس با کدهای زیر می‌توانید مدل Llama-3-70B را فراخوانی و اجرا نمایید:

from airllm import AirLLMLlama2

# بارگذاری مدل 70B با بهینه‌سازی AirLLM
model = AirLLMLlama2("meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct")

input_text = ["مفهوم الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به زبان ساده توضیح بده:"]

input_tokens = model.tokenizer(
    input_text,
    return_tensors="pt",
    return_attention_mask=False,
    truncate=True,
    max_length=128
)

generation_output = model.generate(
    input_tokens['input_ids'].cuda(),
    max_new_tokens=100,
    use_cache=True
)

output_text = model.tokenizer.decode(generation_output[0])
print(output_text)

---

جمع‌بندی

ابزار AirLLM دموکراسی واقعی را به دنیای هوش مصنوعی آورده است. این فناوری به همه توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون صرف هزینه‌های سنگین، به قدرتمندترین مدل‌های زبانی دنیا دسترسی داشته باشند.

اگر برای توسعه پروژه‌های خود یا استفاده از ابزارهای بین‌المللی به اکانت‌های پیشرفته هوش مصنوعی نیاز دارید، می‌توانید از خدمات سریع و اختصاصی سرویس‌های هوش مصنوعی میهن‌پین و خرید اشتراک ChatGPT استفاده کنید.