petals
本地运行大型语言模型，BitTorrent 风格
Petals项目让用户能够在家中或通过Google Colab运行Llama 3.1、Mixtral、Falcon和BLOOM等大型语言模型。通过分布式网络托管模型层，推理速度可提升至10倍。用户可以微调模型以满足特定任务需求，并且支持隐私保护和私人群组设置。该项目依赖社区共享GPU资源，提供详细的教程和支持，帮助用户快速上手并充分利用其功能。
Petals项目介绍
Petals是一个创新的开源项目，旨在让普通用户能够在家中运行大型语言模型。这个项目采用了类似BitTorrent的分布式方法，使得fine-tuning和推理速度比传统的离线处理方式快10倍。
主要特点
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分布式模型运行：Petals允许用户连接到一个分布式网络，该网络托管了模型的不同层。这意味着用户可以在自己的计算机上运行大型模型，而无需拥有强大的硬件。
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支持多种大型模型：项目支持包括Llama 3.1（高达405B参数）、Mixtral（8x22B）、Falcon（40B+）和BLOOM（176B）在内的多个大型语言模型。
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易于使用：用户可以直接从桌面计算机或Google Colab使用Petals，使用方法类似于在本地运行模型。
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灵活性：Petals提供了API的便利性和PyTorch、Hugging Face Transformers的灵活性，允许用户进行自定义fine-tuning和采样。
工作原理
Petals的核心思想是将大型模型分散到多个用户的计算机上。每个用户只需加载模型的一小部分，然后加入由其他用户组成的网络，这些用户托管了模型的其他部分。这种方法使得即使是非常大的模型也能在普通硬件上运行。
性能
对于像Llama 2（70B）这样的模型，单批次推理可以达到每秒6个token的速度，而对于Falcon（180B）则可以达到每秒4个token。这种性能足以支持聊天机器人和交互式应用程序。
隐私和安全
Petals重视用户隐私。虽然数据会在公共网络中处理，但项目提供了设置私有网络的选项，以处理敏感数据。此外，托管服务器不允许他人在用户计算机上运行自定义代码，确保了安全性。
社区参与
Petals是一个社区驱动的系统，依赖于用户共享他们的GPU资源。用户可以通过托管模型的一部分来为项目做出贡献，从而增加Petals的整体容量。
应用场景
Petals可用于各种应用，包括文本生成、聊天机器人、文本分类等。项目提供了多个教程和示例，帮助用户快速上手和探索更高级的应用。
总结
Petals项目为大型语言模型的使用带来了革命性的变化，使得普通用户也能够访问和利用这些强大的AI工具。通过其创新的分布式方法，Petals不仅提高了模型运行的效率，还创造了一个共享计算资源的社区生态系统。
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