4 Метода сжатия LLM для уменьшения размера и ускорения работы моделей

Автор: Дмитрий Иванов [Команда P9X]

~8 минут чтения

Модели больших языков (LLM): сжатие для практического применения

Модели больших языков, такие как у Google и OpenAI, продемонстрировали невероятные способности. Но их использование сопряжено с затратами. Эти массивные модели работают медленно, их запуск обходится дорого, и их сложно развернуть на обычных устройствах. Именно здесь на помощь приходят методы сжатия LLM. Эти методы уменьшают размер моделей, делая их более быстрыми и доступными без существенной потери производительности. В этом руководстве рассматриваются четыре ключевых метода: квантование модели, методы обрезки модели, дистилляция знаний в LLM и низкоранговая адаптация (LoRA), дополненные практическими примерами кода.

Зачем нужно сжатие LLM?

Прежде чем углубляться в «как», давайте разберёмся в «зачем». Сжатие LLM предлагает явные преимущества, которые делают их практичными для реального использования.

  • Уменьшение размера модели: меньшие модели требуют меньше памяти, их проще размещать и распространять.
  • Более быстрый вывод: компактная модель может генерировать ответы быстрее. Это улучшает взаимодействие с пользователем в таких приложениях, как чат-боты.
  • Снижение затрат: уменьшение размера и повышение скорости приводят к снижению потребностей в памяти и вычислительной мощности. Это сокращает расходы на облачные вычисления и электроэнергию.
  • Повышение доступности: сжатие позволяет мощным моделям работать на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны и ноутбуки.

Техника 1: квантование — больше с меньшими затратами

Квантование модели — один из самых популярных и эффективных методов сжатия LLM. Он работает путём снижения точности чисел (весов), составляющих модель. Представьте себе сохранение фотографии высокого разрешения в виде сжатого JPEG; вы теряете крошечное количество деталей, но размер файла резко уменьшается. Большинство моделей обучаются с использованием 32-битных чисел с плавающей запятой (FP32). Квантование преобразует их в меньшие 8-битные целые числа (INT8) или даже 4-битные целые числа.

Практическое применение: 4-битное квантование с Hugging Face

Давайте квантуем модель, используя Hugging Face transformers и библиотеку bitsandbytes. Этот пример показывает, как загрузить модель с точностью 4 бита, значительно уменьшив её объём памяти.

Шаг 1: установка библиотек

!pip install transformers torch accelerate bitsandbytes -q

Шаг 2: загрузка и сравнение моделей

import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # Мы используем меньшую, хорошо известную модель для демонстрации model_id = "gpt2" print(f"Loading tokenizer for model: {model_id}") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print("\n-----------------------------------") print("Loading original model in FP32...") # Загружаем исходную модель в полной точности (Float32) model_fp32 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id) # Проверяем объём памяти исходной модели print("\nOriginal model memory footprint:") # Рассчитать объём памяти вручную mem_fp32 = sum(p.numel() * p.element_size() for p in model_fp32.parameters()) print(f"{mem_fp32 / 1024**2:.2f} MB") print("\n-----------------------------------") print("Loading model with 4-bit quantization...") # Загружаем ту же модель с включенным 4-битным квантованием model_4bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, load_in_4bit=True, device_map="auto" # Автоматически использует GPU, если доступно ) # Проверяем объём памяти 4-битной модели print("\n4-bit quantized model memory footprint:") # Рассчитать объём памяти вручную mem_4bit = sum(p.numel() * p.element_size() for p in model_4bit.parameters()) print(f"{mem_4bit / 1024**2:.2f} MB") print("\nОбратите внимание на значительное сокращение использования памяти!")

Вы заметите значительное сокращение использования памяти модели почти без изменения качества её вывода для большинства задач.

Техника 2: обрезка — удаление ненужных соединений

Методы обрезки модели работают путём удаления частей нейронной сети, которые вносят наименьший вклад в её выходные данные. Это похоже на обрезку растения для стимулирования здорового роста. Можно удалить отдельные веса (неструктурированная обрезка) или целые группы нейронов (структурированная обрезка). Хотя обрезка может быть сложной для правильной реализации.

Техника 3: дистилляция знаний — подход «учитель-ученик»

Дистилляция знаний в LLM — это увлекательный процесс. Большая, высокоточная «учительская» модель обучает меньшую «студенческую» модель. Ученик учится имитировать мыслительный процесс учителя (его выходные вероятности), а не только окончательный ответ. Это позволяет меньшей модели достичь производительности, намного превосходящей ту, которую она могла бы достичь при обучении на данных в одиночку.

Техника 4: низкоранговая адаптация (LoRA) — эффективная тонкая настройка

Хотя LoRA не является методом сжатия базовой модели, это техника для сжатия изменений, внесённых во время тонкой настройки. Вместо переобучения всех миллиардов параметров модели LoRA замораживает исходную модель и внедряет крошечные обучаемые «адаптеры». Эти адаптеры намного меньше, что делает процесс тонкой настройки быстрее, а результирующую тонко настроенную модель — более экономичной в плане памяти для хранения и переключения между ними.

Заключение

Модели больших языков никуда не денутся, но их массивный размер представляет собой реальную проблему. Методы сжатия LLM — это ключ к раскрытию их потенциала для более широкого спектра приложений. Независимо от того, идёт ли речь о простом подходе квантования модели, хирургической точности методов обрезки модели, умном наставничестве при дистилляции знаний в LLM или эффективности низкоранговой адаптации (LoRA), эти методы делают ИИ более практичным. Правильный метод зависит от ваших конкретных потребностей, но их сочетание часто приводит к наилучшим результатам.

Часто задаваемые вопросы

В1. Какой метод сжатия LLM самый простой в реализации?

О. Квантование модели, особенно посттренировочное квантование (PTQ), обычно является самым простым. Библиотеки вроде bitsandbytes позволяют загрузить квантованную модель одной строкой кода.

В2. Всегда ли квантование снижает точность модели?

О. Это может немного снизить точность, но для многих приложений потеря минимальна и часто незаметна. Такие методы, как квантование с учётом обучения (QAT), могут помочь сохранить точность ещё больше.

В3. Можно ли комбинировать несколько методов сжатия?

О. Да, и это часто рекомендуется. Распространённый и эффективный рабочий процесс — сначала обрезать модель, затем квантовать результат и использовать дистилляцию знаний для тонкой настройки и восстановления любой потерянной производительности.

В4. В чём основное различие между обрезкой и квантованием?

О. Обрезка удаляет из модели целые соединения (веса), делая её более разреженной. Квантование снижает числовую точность всех весов без изменения архитектуры модели.

В5. Является ли LoRA настоящим методом сжатия LLM?

О. LoRA не сжимает исходную базовую модель. Вместо этого она сжимает процесс адаптации или тонкой настройки, позволяя создавать облегчённые версии модели для конкретных задач, которые намного меньше оригинала.