微調大型語言模型（LLMs）與LoRA：實現高效且可擴展的人工智慧解決方案
介紹
生成式人工智慧應用的激增已經徹底改變了從內容創建到高級分析的行業。在這些創新背後，核心是大型語言模型（LLMs），它們為聊天機器人、推薦系統和實時翻譯等應用提供動力。然而，將這些模型部署到特定案例中，通常需要進行微調，以使預訓練的LLMs適應特定領域的需求。微調這些龐大的模型可能會消耗大量資源，這使得研究人員和開發者探索像低秩適應（LoRA）這樣的高效方法。
理解微調LLMs和LoRA
微調是將預訓練的 LLM 調整為在特定任務或數據集上表現良好的過程。然而，這一過程計算成本高且資源密集。LoRA 通過凍結模型大部分的預訓練權重並將低秩分解矩陣引入特定層來解決這些挑戰。這種方法大幅減少了可訓練參數的數量和計算開銷，同時保持高性能。
硬體需求：來自AMD實驗的見解
最近，AMD 使用 TorchTune 庫和 ROCm 進行的實驗展示了 Llama-3.1-8B 模型的微調。通過整合 LoRA 以實現高效微調，對兩個及以上 MI210 GPU 的測試展示了微調中型 LLM 的能力，顯著減少了內存使用和計算成本。與需要大量小時或幾天的微調相比，使用 LoRA 的過程僅需 1.5 小時即可在包含 2000 個訓練實例的數據集上完成，每個實例的最大序列長度為 2048 個標記。GPU 資源效率的改善在圖 1 中顯示，以便對耗時比進行粗略比較。
圖1 LLM微調與LLM訓練的時間消耗比例
結果還突顯了TorchTune如何實現從2到8個GPU的擴展，並展示了運行時的改進。
圖2 為了實驗目的，AMD 對 Llama3.1-8b 進行了僅一個時期的微調。
AEWIN 已經驗證其配備 MI210 GPU 的邊緣伺服器，詳細資訊已包含在之前發表的白皮書中。通過整合 AMD 的 MI210 GPU，AEWIN 的解決方案使組織能夠利用 LoRA 啟用的微調能力，應用於特定領域的生成 AI 應用。
可擴展且可靠的 AEWIN 邊緣伺服器平台
為了滿足對邊緣計算中微調LLM日益增長的需求，AEWIN的邊緣計算伺服器支持最新技術並具成本效益，已準備好進入市場。AEWIN平台的一些主要優勢包括：
- 可擴展性模組化設計支援靈活的 GPU 配置，以應對不斷變化的工作負載。除了加速卡外，還提供多種功能卡，包括網路介面卡（NIC）、快速加速技術（QAT）、E1.S 儲存適配器卡等，以實現高吞吐量、增強安全性和高速工作負載。
- 可靠性嚴謹的驗證有助於在多樣的部署場景中保持一致的性能。AEWIN 進行信號模擬、預模擬、後模擬和信號驗證，以支持 PCIe Gen5，詳細信息已包含在我們之前的技術博客/白皮書中。
- 邊緣優化針對邊緣計算而設計，該系統具有緊湊的外形和先進的熱管理解決方案。在設計階段，AEWIN邊緣伺服器採用了短深度和前方接入的特性，以便於輕鬆部署和方便維護。
摘要
微調 LLM 對於釋放其在特定領域應用中的全部潛力至關重要。像 LoRA 這樣的技術優化效率，使其更易於獲得且具成本效益。AEWIN 的可擴展邊緣伺服器支持 MI210 等 GPU，為希望在各種 AI 驅動解決方案中部署微調 LLM 的組織提供了穩健的基礎。
