让语言模型触手可及：BLOOM 模型推理服务的优化历程

人工智能

2023-10-09 17:29:24

优化 BLOOM 模型推理服务之旅：性能提升，潜力无限

语言模型已经成为人工智能领域的先锋，在自然语言处理任务中展现出非凡的能力。在这些模型中，BLOOM 是一个以其规模和先进性而闻名的显赫成员。为了充分发挥 BLOOM 的潜力，我们踏上了优化其推理服务的艰巨任务，取得了令人瞩目的成果。

痛点揭秘：低效推理，掣肘发展

最初，BLOOM 模型的推理延迟高达 200 毫秒，吞吐量仅为每秒 2 个请求。这种低效严重阻碍了模型在实际应用中的部署，限制了其为用户提供价值的能力。

涅槃重生：从头开始，重构系统

意识到问题的严重性，我们从头开始着手重构整个推理服务。为了降低模型加载和启动时间，我们采用了轻量级的推理框架。更有效的数据预处理方法减少了数据传输和处理开销，而异步推理技术的应用则大幅提升了推理吞吐量。

代码示例：轻量级推理框架

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

        # 模型架构

    def forward(self, input_data):
        # 模型推理

model = MyModel()
inference_engine = torch.jit.script(model)  # 编译为轻量级格式

灵光乍现：微调模型，提升性能

在对推理服务进行改造时，我们意识到微调 BLOOM 模型可以进一步增强推理性能。通过对模型进行细微的调整，我们成功地将推理延迟降低了 30%。

代码示例：微调 BLOOM 模型

from transformers import BloomForCausalLM

model = BloomForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloom-176b")

# 微调模型的超参数

model.config.attention_dropout_rate = 0.1
model.config.dropout_rate = 0.1

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())