借助 NVIDIA NIM 無縫部署大量 LoRA Adapters

Fri, 07 Jun 2024 07:49:27 +0000

最新的先進基礎大型語言模型 (LLM) 擁有數十億個參數，并已在數萬億個輸入文本標記上進行了預訓練。它們通常在各種用例上都取得了驚人的成果，而無需進行任何定制。盡管如此，研究表明，通過使用高質量、特定領域的數據集調整 LLM 可以實現下游任務的最佳準確率。在許多情況下，較小的自定義模型可以美甚至優于較大的通用 LLM，同時顯著降低部署成本。但是，針對特定下游任務定制模型可能會在創建和部署期間帶來重大挑戰。完整的 full fine-tuning 對于大型語言模型（LLM，即更新模型的所有參數），由于在整個模型中學習所需的計算基礎設施數量，可能很困難。在部署時，基礎設施成本也會增加，因為用戶需要在內存中托管多個大型模型，或者隨著整個模型的交換而承受更高的延遲。Low-rank adaptation（LoRA）是一種緩解這兩個問題的技術。本文簡要概述了 LoRA，

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Scot Junkin – NVIDIA 技術博客

借助 NVIDIA NIM 無縫部署大量 LoRA Adapters