OpenAI 更新 API:函数调用、更长上下文与更低价格
OpenAI 宣布对 API 进行多项更新,包括更易引导的模型、函数调用能力、更长的上下文以及更低的价格。
推荐理由:OpenAI 公布 API 多项更新,读者可据此了解模型可控性、函数调用与价格的变化方向。
技术方向
把模型跑起来的工程实践:推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。
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OpenAI 宣布对 API 进行多项更新,包括更易引导的模型、函数调用能力、更长的上下文以及更低的价格。
推荐理由:OpenAI 公布 API 多项更新,读者可据此了解模型可控性、函数调用与价格的变化方向。
Hugging Face 与 bitsandbytes 合作,在 transformers 中支持以 4-bit 精度加载和运行模型,覆盖文本、视觉、多模态等大部分 HF 模型,并可在 4bit 模型上训练 LoRA 适配器。
推荐理由:Hugging Face 把 4-bit 量化与 QLoRA 微调接入 transformers,读者可据此判断消费级显卡能跑多大模型。
Hugging Face 发布辅助生成(assisted generation)解码方法,通过小模型生成候选 token、大模型一次前向验证,在消费级硬件上最多降低 10 倍延迟。
推荐理由:Hugging Face 官方详解辅助生成解码原理与 Transformers 用法,读者可据此判断低延迟文本生成的可行路径。
Hugging Face 博客介绍如何在免费版 Google Colab(13GB CPU 内存、15GB T4 显存)上用 diffusers 运行 DeepFloyd 的 IF 文生图模型。
推荐理由:原文给出在免费 Colab 上分阶段加载 IF 的完整代码与显存取舍,可迁移到其他大模型的低显存部署。
Hugging Face 官方发布 trl 与 peft 的集成,让大语言模型的 RLHF 微调成本大幅降低。方案先用 LLM.int8() 以 8 位精度加载模型,再用 peft 添加低秩适配器只训练少量参数,并借助 disable_adapters 复用同一模型获取参考模型与当前模型的 logits,从而省去第二份模型副本。
推荐理由:trl 与 peft 的集成给出了在 24GB 消费级 GPU 上做 RLHF 微调的具体路径,可迁移到自有训练流程。
2023 年 2 月 6 日土耳其东南部发生 7.7 和 7.6 级地震后,一群程序员在 Discord 上协作开发了名为 afetharita(灾害地图)的应用,用于从幸存者的推文和截图中提取地址与需求信息,供搜救队和志愿者使用。
推荐理由:作者以志愿者身份复盘土耳其地震救援中的模型选型与部署流程,可迁移到快速搭建应急类 ML 应用。
Hugging Face 联合 Apple 工程师把 Stable Diffusion 权重转换为 Core ML 格式并上传到 Hub,可在 Apple Silicon 的 CPU、GPU 和神经引擎上运行。
推荐理由:原文给出在 Apple Silicon 上用 Core ML 跑 Stable Diffusion 的完整流程与性能参考,可迁移到本地部署实践。
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版起支持 Flax,可在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud 的 TPU 上快速推理 Stable Diffusion。
推荐理由:Hugging Face 官方给出在 TPU 上用 JAX/Flax 跑 Stable Diffusion 的完整步骤与并行原理,可迁移到多设备推理。
Hugging Face 撰文解释 Accelerate 如何借助 PyTorch 在内存和显存不足的消费级硬件上加载并运行超大模型。它先用 meta device 创建空模型并计算 device map,再按分片逐步加载权重,把层分配到多张 GPU、CPU 内存乃至磁盘,最后通过 hooks 在每次前向传播前后搬运权重。
推荐理由:原文拆解了 Accelerate 借助 PyTorch meta device 与分片加载在有限显存下跑大模型的完整流程,可迁移到自己的推理部署。
Hugging Face 将 LLM.int8() 8-bit 量化集成进 transformers 和 accelerate,使 BLOOM-176B 等大模型显存占用减半且推理性能几乎无损。
推荐理由:Hugging Face 官方详解 LLM.int8() 量化原理与 transformers 集成细节,可了解大模型显存减半的落地方式。
Hugging Face 推出 Evaluation on the Hub,由 AutoTrain 驱动,用户无需写代码即可在 Hub 上用任意数据集和指标评测模型。评测结果会以 PR 形式写入模型卡的元数据,并可在数据集页查看排行榜;官方已用该工具评测数百个模型并提交了对应 PR。工具支持为任务寻找最佳模型、在新数据集上跑基线、以及用多个相关数据集评测自己的模型三种场景。
推荐理由:Hugging Face 把模型评测做成 Hub 上的一键流程,读者可了解免代码评测与结果写入模型卡的做法。
Gradio 发布 3.0 版本,对库进行彻底重设计,前端改用 Svelte 等现代技术,页面加载更快、体积更小,并新增 Gallery 组件和 TabbedInterface 类。
推荐理由:Gradio 3.0 重写前端并推出 Blocks 低层 API,读者可了解它如何让 Python 直接搭建复杂自定义 Web 应用。
Hugging Face 发布开源库 Optimum,目标是成为 Transformer 生产性能的优化工具包,让模型在特定硬件上训练和推理达到更高效率。Optimum 与硬件伙伴合作构建,首个案例是与 Intel 的 Neural Compressor 配合,演示如何为 Intel Xeon CPU 量化模型。
推荐理由:Hugging Face 官方开源 Optimum,读者可了解它如何把模型加速与硬件适配的复杂度封装起来。
OpenAI 发布 Triton 1.0,这是一门开源的类 Python 编程语言,让没有 CUDA 经验的研究者也能编写高效的 GPU 代码,多数情况下能达到专家水准。
推荐理由:OpenAI 开源 Triton 1.0,让没有 CUDA 经验的研究者也能写出接近专家水平的 GPU 代码。
Hugging Face 发布 Accelerate 库,面向希望保留训练循环控制权的 PyTorch 用户,用统一 API 封装分布式训练(单机或多机多 GPU、TPU)与混合精度所需的样板代码。
推荐理由:原文给出五处代码改动即可跑分布式与混合精度的具体做法,便于对照现有 PyTorch 训练脚本评估迁移成本。
Hugging Face 的 transformers v4.2.0 为 Trainer 加入 DeepSpeed 和 FairScale 的 ZeRO 实验性支持,新增 --sharded_ddp 和 --deepspeed 命令行参数。
推荐理由:作者用 t5-large 与 t5-3b 实测对比 FairScale 和 DeepSpeed 的显存与耗时,可据此判断两种方案的取舍。
OpenAI 发布 Roboschool,这是一款用于机器人仿真的开源软件,并已与 OpenAI Gym 集成。
推荐理由:OpenAI 开源机器人仿真软件并接入 Gym,读者可了解其与既有强化学习环境的衔接方式。
OpenAI 发布 Universe,一个用于衡量和训练 AI 通用智能的软件平台,覆盖全球的游戏、网站及其他应用。
推荐理由:OpenAI 发布 Universe 平台,读者可了解其用游戏和网站训练通用智能的定位。