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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


太酷了!iPhone、iPad、MacBook老旧设备组成异构集群,能跑Llama 3
发布日期:2024-07-17 08:08:09 浏览次数: 1943 来源:机器之心



假如你有闲置的设备,或许可以试一试。


这次,你手里的硬件设备也能在 AI 领域大展拳脚了。


将 iPhone、iPad、Macbook 进行组合,就能组装成「异构集群推理方案」, 然后顺畅的运行 Llama3 模型。


值得一提的是,这个异构集群可以是 Windows 系统,也可以是Linux、iOS 系统,并且对 Android 的支持很快到来。


集群正在运行中。

根据项目作者 @evilsocket 的介绍,这个异构集群包括 iPhone 15 Pro Max、iPad Pro、MacBook Pro (M1 Max)、NVIDIA GeForce 3080、2x NVIDIA Titan X Pascal。所有代码都已经上传到 GitHub。


看到这,网友纷纷表示,这位老哥确实不简单。


不过也有网友开始担心能耗问题,暂且不管速度,电费都耗不起。来回搬数据,损耗太大了。


项目介绍


上述功能的实现,离不开一个名为 Cake 的 Rust 框架。Cake 可以完成大模型(例如 Llama3)的分布式推理,旨在将消费级硬件组合成异构集群,其中消费级硬件采用多种操作系统,包括:iOS、Android、macOS、Linux 和 Windows,从而使 AI 更易于访问。


项目地址:https://github.com/evilsocket/cake


Cake 的主要思路是将 transformer 块分片到多个设备,以便能够让通常不适合单个设备 GPU 内存的模型运行推理。对同一工作线程上的连续 transformer 块的推理是分批进行的,以便最大限度地减少数据传输造成的延迟。


Cake 目前支持的系统和设备如下:


编译


安装 Rust 后,运行下列代码:


cargo build --release


假如用户想要在应用程序中生成 iOS 绑定,可以进行下述操作:


make ios


使用


运行 worker 节点:


cake-cli --model /path/to/Meta-Llama-3-8B \ # model path, read below on how to optimize model size for workers --mode worker \# run as worker --name worker0 \ # worker name in topology file --topology topology.yml \# topology --address 0.0.0.0:10128# bind address


运行 master 节点:


cake-cli --model /path/to/Meta-Llama-3-8B \ --topology topology.yml


其中 topology.yml 确定哪些层由哪个 worker 提供服务:


linux_server_1:host: 'linux_server.host:10128'description: 'NVIDIA Titan X Pascal (12GB)'layers:- 'model.layers.0-5'linux_server_2:host: 'linux_server2.host:10128'description: 'NVIDIA GeForce 3080 (10GB)'layers:- 'model.layers.6-16'iphone:host: 'iphone.host:10128'description: 'iPhone 15 Pro Max'layers:- 'model.layers.17'ipad:host: 'ipad.host:10128'description: 'iPad'layers:- 'model.layers.18-19'macbook:host: 'macbook.host:10128'description: 'M1 Max'layers:- 'model.layers.20-31'


关于内存和磁盘空间优化问题,用户可能希望只向 worker 提供模型中实际需要的数据,而不是整个文件夹,在这种情况下,可以使用 cake-split-model 。例如,要生成较小版本的 llama3 safetensors,可以采用如下代码:


cake-split-model --model-path path/to/Meta-Llama-3-8B \ # source model to split --topology path/to/topology.yml \# topology file --output output-folder-name



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