在家也能跑大模型？Petals让你轻松搞定
2023年12月11日
你有没有想过，为什么那些超大的语言模型（LLMs）总是让人觉得遥不可及？它们要么需要昂贵的硬件，要么只能在云端运行，普通人想玩一把都得掂量掂量钱包。但今天我要给你介绍一个神器——Petals，它能让这些大模型变得亲民起来，甚至让你在家也能轻松运行！
大模型的痛点：硬件门槛高
大语言模型，比如GPT-3、BLOOM这些，动辄几百亿甚至上千亿的参数，跑起来需要的计算资源可不是闹着玩的。普通人的电脑根本扛不住，就算你有个高端显卡，可能也顶不住这些模型的“胃口”。于是，很多人只能依赖云服务，但云服务的成本也不低，尤其是当你需要频繁调用模型时，账单可能会让你怀疑人生。
Petals的出现，就是为了解决这个问题。它的核心理念是：分布式计算。简单来说，就是把一个大模型的计算任务拆分成小块，分发给多台设备来共同完成。这样一来，你不需要一台超级计算机，只需要几台普通的设备，就能跑起这些大模型。
Petals的魔法：BitTorrent式分布式计算
Petals的灵感来自于BitTorrent，没错，就是那个下载文件的协议。BitTorrent的核心思想是“众人拾柴火焰高”，大家共同分担下载任务，速度自然就上去了。Petals把这个思路用在了大模型的计算上。
具体来说，Petals会把一个大模型拆分成多个小部分，每台设备负责计算其中的一部分。这些设备通过网络连接，互相协作，最终完成整个模型的计算任务。这种方式不仅降低了单台设备的硬件要求，还大大提升了计算速度。根据官方数据，Petals可以让大模型的推理和微调速度提升10倍！
实际应用场景：从研究到生产
Petals的应用场景非常广泛。比如，你是一个AI研究员，想要微调一个大模型来做某个特定任务。传统的做法是租用云服务器，成本高不说，还得等模型加载和计算。而有了Petals，你可以在自己的设备上跑模型，甚至拉上几台朋友的电脑一起帮忙，既省钱又高效。
再比如，你是一个开发者，想要在自己的应用中集成一个大模型。传统的做法是调用云API，但这样会有延迟和成本问题。而Petals可以让你在本地运行模型，响应速度更快，成本也更低。
技术原理：分布式推理与微调
Petals的技术核心是分布式推理和分布式微调。在分布式推理中，模型的不同层会被分配到不同的设备上，每台设备只负责计算自己那部分。通过这种方式，Petals可以显著减少单台设备的计算负担。
分布式微调则更进一步。微调大模型通常需要大量的计算资源，但Petals通过将微调任务分配到多台设备上，大大缩短了训练时间。而且，Petals还支持异步更新，这意味着你可以在不中断模型运行的情况下，持续优化模型。
上手体验：简单易用
Petals的使用非常简单。你只需要安装它的Python包，然后通过几行代码就能启动分布式计算。Petals还提供了详细的文档和示例代码，即使是初学者也能快速上手。
举个例子，如果你想在本地运行一个BLOOM模型，只需要这样：
from petals import DistributedBloom
model = DistributedBloom.from_pretrained("bigscience/bloom")
output = model.generate("Hello, world!")
print(output)
是不是很简单？Petals会自动帮你处理分布式计算的细节，你只需要专注于模型的使用。
总结：让大模型触手可及
Petals的出现，无疑为大模型的普及打开了一扇新的大门。它通过分布式计算的方式，降低了硬件门槛，提升了计算效率，让更多人能够轻松使用大模型。无论你是研究员、开发者，还是AI爱好者，Petals都值得一试。
如果你对这个项目感兴趣，不妨去GitHub上看看，亲自体验一下它的魅力吧！