대규모 언어 모델을 훈련시키는 것은 AI 개발의 필수적인 부분이지만 시간이 오래 걸리고 컴퓨팅 성능을 많이 사용할 수 있는 프로세스이기도 합니다. 이것이 바로 Moonshot의 Unsloth가 등장하여 LLM을 더 빠르게 훈련할 수 있게 해줍니다. 회사는 이러한 모델 학습의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 소프트웨어를 만들었습니다. NVIDIA, Intel 및 AMD와 같은 주요 기업의 다양한 그래픽 처리 장치(GPU)와 함께 작동하도록 설계되었습니다.
Unsloth AI 훈련의 특징
- 30배 더 빠릅니다. 알파카는 3시간이 아닌 85시간이 걸립니다.
- 메모리 사용량이 60% 감소하여 6배 더 큰 배치가 가능합니다.
- Max 제품을 사용하면 정밀도 손실이 0%이거나 정밀도가 20% 추가됩니다.
- 새로운 하드웨어는 필요하지 않으며 소프트웨어만 변경됩니다.
- Max 제품을 통해 NVIDIA, Intel 및 AMD GPU를 지원합니다.
- 자동 등급 및 연결된 행렬 곱셈의 수동 최적화.
- OpenAI의 Triton 언어로 모든 커널을 다시 작성했습니다.
- Xformers 및 Tri Dao 구현을 통한 Flash Attention.
- 무료 오픈 소스 버전을 사용하면 50% 적은 메모리로 두 배 빠른 속도로 미세 조정이 가능합니다.
85시간의 교육 세션을 단 3시간으로 줄일 수 있다고 상상해 보십시오. 또는 24일이 아닌 30시간 안에 나만의 ChatGPT를 훈련하세요. 이것이 Unsloth AI 소프트웨어에서 우리가 이야기하고 있는 개선 유형입니다. 이는 단지 작은 진전이 아니라 작업 속도를 30배 더 빠르게 할 수 있는 거대한 도약입니다. 또한 이 소프트웨어는 메모리 사용량을 60%까지 줄일 수 있으므로 더 많은 양의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다. 이러한 유형의 최적화를 통해 보유한 컴퓨팅 리소스로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
Unsloth AI의 소프트웨어에는 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 고급 기능이 탑재되어 있습니다. 여기에는 PyTorch의 자동 등급 맞춤 구현, 수학적 최적화, OpenAI의 Triton 언어를 사용하여 재작업된 커널이 포함됩니다. 또한 이 소프트웨어는 Flash 주의 메커니즘을 사용하여 기능을 더욱 향상시킵니다.
Unsloth로 AI 모델을 더 빠르게 훈련하세요
LLM을 더 빠르게 교육하세요
예산이나 요구 사항이 무엇이든 Unsloth AI는 귀하에게 적합한 계획을 가지고 있습니다. 무료 요금제, Onslot Pro 및 Onslot Max를 포함한 다양한 계층을 제공합니다. 각각은 다양한 수준의 훈련 가속화 및 메모리 사용 개선을 제공합니다.
Unsloth AI의 소프트웨어를 Hugging Face의 Transformers와 같은 다른 프레임워크와 비교해 보면 정말 눈에 띕니다. 특히 대규모 데이터 세트로 작업할 때 성능이 뛰어나 AI 개발자에게 탁월한 선택이 되는 인상적인 속도 이점을 제공합니다.
T4 또는 Google Colab GPU 사용
이 소프트웨어의 가장 좋은 점 중 하나는 많은 개발자가 이미 보유하고 있는 종류의 하드웨어와 작동하도록 설계되었다는 것입니다. 예를 들어, 표준 T4 GPU에서 모델을 훈련할 수 있습니다. 즉, 값비싼 전문 하드웨어에 투자하지 않고도 Google Colab과 같은 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
NVIDIA가 개발한 T4 GPU는 Tesla GPU 시리즈의 일부로 데이터 센터 및 AI 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다. 주요 특성과 용도를 제시하는 것이 중요합니다.
- 아키텍처: T4는 NVIDIA의 게임 및 전문 시각화 제품에도 사용되는 Turing 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 특히 AI 및 기계 학습 작업에서 효율성과 성능으로 유명합니다.
- AI 및 머신러닝: T4의 주요 애플리케이션 중 하나는 AI와 머신러닝입니다. 다양한 AI 프레임워크를 지원하고 AI 추론 및 학습 작업에 대한 가속화를 제공합니다. 아키텍처는 이러한 작업에 최적화되어 있어 대규모 AI 워크로드가 있는 환경에서 널리 선택됩니다.
- 텐서 코어: T4(및 Turing 아키텍처)는 텐서 코어로 구별됩니다. 이는 딥 러닝 작업을 가속화하도록 설계된 특수 코어입니다. 신경망 계산에서 일반적인 행렬 연산을 수행하는 데 매우 효율적입니다.
- 에너지 효율성: T4는 에너지 효율성이 돋보입니다. 크기와 전력 소비에 비해 상당한 컴퓨팅 성능을 제공하므로 에너지 효율성이 최우선인 데이터 센터에 매력적인 옵션입니다.
- 다용성: T4는 AI 및 ML 외에도 그래픽 렌더링, 비디오 처리, 일반 컴퓨팅(CUDA 코어 덕분에)과 같은 다른 데이터 센터 워크로드에도 사용됩니다.
- 폼 팩터 및 배포: T4의 컴팩트하고 로우 프로파일 디자인을 통해 다양한 서버 및 데이터 센터 구성에 적합합니다. 이러한 유연성은 특수한 하드웨어 구성 없이 GPU 가속을 통합하려는 기업에 유용합니다.
- 다중 정밀도 컴퓨팅: T4는 혼합 정밀도 컴퓨팅을 지원하므로 필요에 따라 정밀도 수준을 조정하여 성능이나 정확도를 최적화할 수 있습니다. 이는 다양한 단계의 신경망 훈련 및 추론이 다양한 수준의 정확도를 통해 이점을 얻을 수 있는 AI 워크로드에 특히 유용합니다.
현재 프로젝트에 Unsloth AI 소프트웨어를 쉽게 추가할 수 있습니다. 코드 기반을 크게 변경할 필요가 없으며 소프트웨어는 데이터 입력과 관련하여 사용자에게 친숙합니다. Alpaca 프롬프트 템플릿이나 형식을 지원하므로 번거로움 없이 시작할 수 있습니다. Unsloth AI 소프트웨어로 모델 훈련을 마친 후에는 모델을 개선하고 추론 및 배포를 위해 다른 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 AI 프로젝트를 더 빠르게 개발하는 데 도움이 되는 원활한 워크플로가 생성됩니다.
Unsloth AI의 새로운 소프트웨어는 개발자가 대규모 언어 모델을 훈련하는 방식을 바꾸는 강력한 도구입니다. 훈련 시간과 메모리 요구 사항을 크게 줄이고, 다양한 GPU와 함께 작동하며, 기존 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 AI 개발을 가속화하고 경쟁이 치열한 AI 세계에서 앞서 나갈 수 있습니다. Unsloth AI는 AI 모델 훈련의 새로운 시대를 여는 데 도움을 주고 있으며, 지금은 이 분야에 참여하게 된 흥미로운 시간입니다.
