AI BriefingHugging Face RAG, Ray 통합으로 검색 속도 2배 향상
Retrieval Augmented Generation with Huggingface Transformers and Ray
·2021.02.10 09:00
핵심 내용
Hugging Face Transformers의 RAG 모델에 Ray를 통합하여 문서 검색 속도와 미세 조정 확장성을 개선했다.
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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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