AWS Inferentia2 Llama 2 추론 가속화
Make your llama generation time fly with AWS Inferentia2
·2023.11.07 09:00
Hugging Face의 optimum-neuron을 통해 AWS Inferentia2에서 Llama 2 모델을 최적화하여 배포하는 방법을 제공한다.
Hugging Face의 optimum-neuron 라이브러리를 활용해 AWS Inferentia2 인스턴스에서 Llama 2와 같은 LLM을 효율적으로 배포하고 추론 성능을 극대화하는 방법을 다룬다.
주요 구현 단계:
- 환경 설정: Hugging Face에서 제공하는 **Neuron Deep Learning AMI(DLAMI)**를 사용하거나 SageMaker용 DLC를 통해 필요한 라이브러리를 간편하게 설치할 수 있다.
- 모델 컴파일 및 내보내기:
optimum-neuronAPI를 사용하여 표준 Transformers 모델을 Neuron 전용 형식으로 컴파일한다. 이때 사용할 코어 수와 **데이터 정밀도(fp16 등)**를 지정할 수 있으며, 컴파일된 모델은 Hugging Face Hub에 저장해 재사용이 가능하다. - 텍스트 생성: 컴파일된 모델은
NeuronModelForCausalLM을 통해 기존 Transformers 라이브러리와 동일한 방식으로 텍스트를 생성할 수 있다.
이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.
요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.