• GuideLLM là một công cụ nguồn mở mạnh mẽ được phát triển bởi Neural Magic nhằm đánh giá và tối ưu hóa việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
• Công cụ này giúp người dùng đánh giá hiệu suất, nhu cầu tài nguyên và chi phí khi triển khai LLM trên các cấu hình phần cứng khác nhau thông qua mô phỏng các khối lượng công việc suy luận trong thế giới thực.
• Các tính năng chính của GuideLLM bao gồm:
- Đánh giá hiệu suất dưới các kịch bản tải khác nhau
- Tối ưu hóa tài nguyên bằng cách đánh giá các cấu hình phần cứng khác nhau
- Ước tính chi phí cho các chiến lược triển khai khác nhau
- Kiểm tra khả năng mở rộng để xử lý số lượng lớn người dùng đồng thời
• GuideLLM hỗ trợ hệ điều hành Linux và MacOS, yêu cầu Python phiên bản 3.8 đến 3.12. Có thể cài đặt dễ dàng thông qua PyPI bằng lệnh pip.
• Để sử dụng, người dùng cần khởi động một máy chủ tương thích OpenAI như vLLM. GuideLLM cung cấp giao diện dòng lệnh để chạy đánh giá bằng cách chỉ định tên mô hình và chi tiết máy chủ.
• Công cụ này đo lường các chỉ số hiệu suất quan trọng như độ trễ yêu cầu, thời gian đến token đầu tiên (TTFT) và độ trễ giữa các token (ITL).
• GuideLLM có thể tùy chỉnh cao, cho phép người dùng điều chỉnh thời lượng chạy benchmark, số lượng yêu cầu đồng thời và tốc độ yêu cầu để phù hợp với kịch bản triển khai của họ.
• Kết quả đánh giá giúp xác định các nút thắt cổ chai về hiệu suất, tối ưu hóa tốc độ yêu cầu và lựa chọn cấu hình phần cứng hiệu quả về chi phí nhất.
• Neural Magic khuyến khích sự tham gia của cộng đồng trong việc phát triển và cải tiến GuideLLM. Dự án này là nguồn mở và được cấp phép theo Apache License 2.0.
📌 GuideLLM là công cụ nguồn mở mạnh mẽ giúp tối ưu hóa triển khai LLM. Nó đánh giá hiệu suất, tài nguyên và chi phí trên các cấu hình phần cứng khác nhau. Với các tính năng như kiểm tra khả năng mở rộng và tùy chỉnh cao, GuideLLM giúp triển khai LLM hiệu quả và tiết kiệm chi phí trong môi trường thực tế.
https://www.marktechpost.com/2024/08/31/guidellm-released-by-neural-magic-a-powerful-tool-for-evaluating-and-optimizing-the-deployment-of-large-language-models-llms/