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Distributed Llama学习资料汇总 - 分布式推理加速大型语言模型

RayRay
Distributed LlamaLlama 3Tensor parallelismPython 3TCP socketsGithub开源项目

Distributed Llama简介

Distributed Llama是一个开源项目,旨在通过张量并行化技术在多台设备上分布式运行大型语言模型(LLM)。它可以在普通的CPU设备上运行LLM,通过分布工作负载来提高推理速度,并将RAM使用量分散到多个节点上。这个项目证明了可以将LLM的工作负载分割到多个设备上,并实现显著的加速。

主要特点:

  • 可以在家用设备上运行大型LLM模型
  • 使用TCP套接字同步状态
  • 可以使用家用路由器轻松配置AI集群
  • 支持Llama、Mixtral、Grok等模型架构

Distributed Llama架构

快速开始

  1. 安装Python 3和C++编译器
  2. 使用以下命令下载模型和分词器:
python launch.py llama3_8b_instruct_q40
  1. 运行根节点:
./dllama chat --model dllama_model_llama3.1_instruct_q40.m --tokenizer dllama_tokenizer_llama_3_1.t --buffer-float-type q80 --nthreads 4
  1. 在其他设备上运行工作节点:
./dllama worker --port 9998 --nthreads 4
  1. 添加工作节点地址到根节点命令:
./dllama chat ... --workers 192.168.0.1:9998 192.168.0.2:9998

详细文档

性能测试

项目提供了详细的性能测试数据,包括:

  • 不同设备(Raspberry Pi、云服务器等)上的平均令牌生成时间
  • 多设备并行时的加速比
  • 网络传输开销

性能测试结果

项目链接

总结

Distributed Llama为在普通硬件上运行大型语言模型提供了一种创新的解决方案。通过分布式推理,它使得在家用设备上部署先进AI模型成为可能。无论是个人学习还是小型团队开发,这个项目都值得一试。

欢迎有兴趣的读者进一步探索该项目,为开源AI社区做出贡献!

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