Hugging Face RAG, Ray 통합으로 검색 속도 2배 향상
Retrieval Augmented Generation with Huggingface Transformers and Ray
·2021.02.10 09:00
Hugging Face Transformers의 RAG 모델에 Ray를 통합하여 문서 검색 속도와 미세 조정 확장성을 개선했다.
Hugging Face의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델은 외부 지식 베이스에서 문맥 정보를 검색하여 모델의 지식을 보강하는 아키텍처다.
기존의 torch.distributed 기반 구현은 대규모 데이터 병렬 학습 시 문서 검색 과정에서 병목 현상이 발생하고, 대용량 문서 인덱스를 각 학습 워커가 개별적으로 로드해야 하는 확장성 문제가 있었다.
Ray를 활용한 분산 문서 검색 방식을 도입함으로써 다음과 같은 성과를 거두었다:
- 검색 호출당 2배의 속도 향상 달성
- RAG 분산 미세 조정(fine-tuning)의 확장성 개선
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