在 RTX AI PC 和工作站上使用最新版 RTX AI Toolkit 微調(diào) LLM，最高可將性能提升至原來(lái)的 6 倍。

憑借其快速理解、總結(jié)和生成基于文本的內(nèi)容的能力，大語(yǔ)言模型（LLM）正在推動(dòng) AI 領(lǐng)域中的一些極為激動(dòng)人心的發(fā)展。

LLM 的這些能力可支持各種場(chǎng)景，包括生產(chǎn)力工具、數(shù)字助理、電子游戲中的 NPC 等。但它們并非萬(wàn)能的解決方案，開(kāi)發(fā)者通常必須對(duì) LLM 進(jìn)行微調(diào)，使 LLM 適應(yīng)他們應(yīng)用的需求。

NVIDIA RTX AI Toolkit 可通過(guò)一種名為“低秩自適應(yīng)（LoRA）”的技術(shù)，讓用戶輕松地在 RTX AI PC 和工作站上微調(diào)和部署 AI 模型?，F(xiàn)已推出的最新版支持在 NVIDIA TensorRT-LLM AI 加速庫(kù)中同時(shí)使用多個(gè) LoRA，最高可將微調(diào)模型的性能提升至原來(lái)的 6 倍。

通過(guò)微調(diào)提升性能

LLM 必須經(jīng)過(guò)精心定制，才能實(shí)現(xiàn)更高的性能并滿足用戶日益增長(zhǎng)的需求。

雖然這些基礎(chǔ)模型是基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的，但它們通常缺乏開(kāi)發(fā)者的特定場(chǎng)景所需的上下文。例如，通用型 LLM 可以生成游戲?qū)υ挘芸赡軙?huì)忽略文風(fēng)的細(xì)微差別和微妙之處。例如，以一位有著黑暗過(guò)往并蔑視權(quán)威的林地精靈的口吻編寫(xiě)對(duì)話時(shí)，LLM 很有可能會(huì)忽略需要展現(xiàn)出來(lái)的微妙文風(fēng)。

為了獲得更符合自己需求的輸出，開(kāi)發(fā)者可以使用與應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)的信息對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。

以開(kāi)發(fā)一款利用 LLM 生成游戲內(nèi)對(duì)話的應(yīng)用為例。微調(diào)時(shí)，首先需要使用預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重，例如角色可能會(huì)在游戲中說(shuō)出的內(nèi)容的相關(guān)信息。為使對(duì)話符合相應(yīng)文風(fēng)，開(kāi)發(fā)者可以基于較小的示例數(shù)據(jù)集（例如以更詭異或更邪惡的語(yǔ)氣編寫(xiě)的對(duì)話）調(diào)整模型。

在某些情況下，開(kāi)發(fā)者可能希望同時(shí)運(yùn)行所有不同的微調(diào)流程。例如，他們可能希望為不同的內(nèi)容頻道生成以不同的語(yǔ)氣編寫(xiě)的營(yíng)銷文案。同時(shí)，他們可能還希望總結(jié)文檔并提出文風(fēng)方面的建議，以及為文生圖工具起草電子游戲場(chǎng)景描述和圖像提示詞。

同時(shí)運(yùn)行多個(gè)模型并不現(xiàn)實(shí)，因?yàn)?GPU 顯存無(wú)法同時(shí)容納所有模型。即使能同時(shí)容納，模型的推理時(shí)間也會(huì)受制于顯存帶寬（即 GPU 從顯存讀取數(shù)據(jù)的速度）。

擁抱 LoRA 技術(shù)

解決上述問(wèn)題的常用方法是使用低秩自適應(yīng)（LoRA）等微調(diào)技術(shù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，您可以將這種技術(shù)視為補(bǔ)丁文件，其中包含微調(diào)流程中的定制過(guò)程。

訓(xùn)練完畢后，定制的 LoRA 可以在推理過(guò)程中與基礎(chǔ)模型無(wú)縫集成，額外的性能開(kāi)銷極少。開(kāi)發(fā)者可以將多個(gè) LoRA 連接到單個(gè)模型上，以服務(wù)多種場(chǎng)景。這樣既能使顯存占用率保持在較低水平，又能為各個(gè)特定場(chǎng)景提供所需的額外細(xì)節(jié)內(nèi)容。

使用多 LoRA 功能通過(guò)單個(gè)基礎(chǔ)模型同時(shí)支持多個(gè)客戶端和場(chǎng)景的架構(gòu)圖

在實(shí)際操作中，這意味著應(yīng)用可以在顯存中只保留一個(gè)基礎(chǔ)模型，同時(shí)使用多個(gè) LoRA 實(shí)現(xiàn)多種定制。

這個(gè)過(guò)程稱為多 LoRA 服務(wù)。當(dāng)對(duì)模型進(jìn)行多次調(diào)用時(shí)，GPU 可以并行處理所有調(diào)用，更大限度地利用其 Tensor Core 并盡可能減少對(duì)顯存和帶寬的需求，以便開(kāi)發(fā)者在工作流中高效使用 AI 模型。使用多 LoRA 的微調(diào)模型的性能最高可提升至原來(lái)的 6 倍。

在 GeForce RTX 4090 臺(tái)式電腦 GPU 上運(yùn)行 Llama 3B int4 時(shí)，應(yīng)用 LoRA 的 LLM 的推理性能。輸入序列長(zhǎng)度為 1,000 個(gè) token，輸出序列長(zhǎng)度為 100 個(gè) token。LoRA 最大秩為 64。

在前文所述的游戲內(nèi)對(duì)話應(yīng)用的示例中，通過(guò)使用多 LoRA 服務(wù)，應(yīng)用的范圍可以擴(kuò)展到同時(shí)生成劇情元素和插圖，兩者都是由單個(gè)提示驅(qū)動(dòng)的。

用戶可以輸入基本的劇情創(chuàng)意，然后 LLM 會(huì)充實(shí)這個(gè)概念，在基本創(chuàng)意的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，提供詳細(xì)的基礎(chǔ)劇情。然后，應(yīng)用可以使用相同的模型，并通過(guò)兩個(gè)不同的 LoRA 進(jìn)行增強(qiáng)，以完善劇情并生成相應(yīng)的圖像。其中一個(gè) LoRA 負(fù)責(zé)生成 Stable Diffusion 提示詞，以便使用本地部署的 Stable Diffusion XL 模型創(chuàng)建視覺(jué)效果。同時(shí)，另一個(gè)針對(duì)劇情寫(xiě)作進(jìn)行微調(diào)的 LoRA 可以編寫(xiě)出結(jié)構(gòu)合理、引人入勝的敘事內(nèi)容。

在這種情況下，兩次推理均使用相同的模型，這可確保推理過(guò)程所需的空間不會(huì)顯著增加。第二次推理涉及文本和圖像生成，采用批量推理的方式執(zhí)行。這使得整個(gè)過(guò)程能夠在 NVIDIA GPU 上異?？焖偾腋咝У赝七M(jìn)。這樣一來(lái)，用戶便能快速迭代不同版本的劇情，輕松完善敘事和插圖。

LLM 正在成為現(xiàn)代 AI 的一大重要組成部分。隨著采用率和集成率的提升，對(duì)于功能強(qiáng)大、速度快、具有特定于應(yīng)用的定制功能的 LLM 的需求也將與日俱增。RTX AI Toolkit 新增的多 LoRA 支持可為開(kāi)發(fā)者提供強(qiáng)有力的全新方法來(lái)加速滿足上述需求。