AI-Transformation mit neuen GPU- und Beschleunigeroptionen bei Hugging Face

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) steht nie still. Stetige Innovationen und Fortschritte ermöglichen es Unternehmen und Entwicklern, immer leistungsfähigere Modelle zu erstellen und zu implementieren. Ein aktuelles Highlight in dieser dynamischen Entwicklung ist die Einführung neuer H100, L4 und AWS Inferentia 2 Instanzen durch Hugging Face Inference Endpoints.

Neue Ressourcen für KI-Entwickler

Die Ankündigung von neuen GPU- und Beschleunigeroptionen durch Hugging Face hat in der KI-Community für Aufsehen gesorgt. Nutzer und Organisationen haben nun Zugang zu:
       - 2x A100 und H100 auf Google Cloud Platform (GCP)
       - 8x L4 auf Amazon Web Services (AWS)
   

Diese neuen Ressourcen ermöglichen es Entwicklern, fortschrittliche Modelle wie das Llama 3 von AIatMeta auf dedizierten AWS Inferentia 2 Instanzen zu deployen. Diese Erweiterungen bieten eine erhebliche Leistungssteigerung und Kosteneffizienz für Produktions-Workloads.

Vorteile der neuen Instanzen

Die neuen H100, L4 und AWS Inferentia 2 Instanzen bieten mehrere Vorteile:
       - Höhere Durchsatzraten und geringere Latenzzeiten
       - Verbesserte Energieeffizienz
       - Skalierbare Lösungen für große Sprachmodelle (LLMs)
   

Insbesondere die AWS Inferentia 2 Instanzen bieten eine vierfache Durchsatzsteigerung und eine zehnfache Latenzreduzierung im Vergleich zu den Vorgängermodellen. Diese Instanzen sind in verschiedenen Größen verfügbar, die bis zu 12 Inferentia 2 Chips beinhalten und somit auch die größten Modelle wie GPT-3 oder BLOOM unterstützen.

Einfache Implementierung

Die Implementierung dieser neuen Technologien ist dank der Integration in die AWS Neuron SDK und die open-source Bibliothek Optimum-Neuron denkbar einfach. Entwickler benötigen lediglich eine einzige Codezeile, um ihr Modell für Inferentia 2 zu kompilieren und können so in wenigen Minuten experimentieren.

Darüber hinaus bietet Hugging Face Inference Endpoints eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um Modelle in wenigen Klicks auf die neuen Instanzen zu deployen. Dies ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Entwicklung und Optimierung ihrer Modelle zu konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.

Benchmarking-Ergebnisse

Die ersten Benchmarking-Ergebnisse sind vielversprechend. AWS Inferentia 2 liefert eine durchschnittlich 4,5-fach bessere Latenz als NVIDIA A10G GPUs und eine 4-fach bessere Latenz als die Vorgängermodelle Inferentia 1. Dies bedeutet, dass Unternehmen und Entwickler nun Zugang zu Hochleistungs-ML-Modellen haben, die zuvor nur schwer zugänglich waren.

Ausblick

Hugging Face plant, die Unterstützung für die Bereitstellung von Modellen auf AWS Inferentia 2 weiter auszubauen. In naher Zukunft sollen auch Diffusions- und Einbettungsmodelle unterstützt werden, um Bilder zu generieren und semantische Such- und Empfehlungssysteme zu erstellen. Darüber hinaus wird kontinuierlich daran gearbeitet, die Leistung für Textgenerierung auf Neuronx zu verbessern, um schnellere und effizientere LLM-Deployments zu ermöglichen.

Fazit

Die Integration neuer GPU- und Beschleunigeroptionen in die Hugging Face Inference Endpoints markiert einen bedeutenden Fortschritt in der KI- und ML-Welt. Entwickler und Organisationen können nun von leistungsstarken, kosteneffizienten Lösungen profitieren, ohne umfangreiche ML-Kenntnisse zu benötigen. Diese neuesten Entwicklungen versprechen, die Zugänglichkeit von Hochleistungs-ML-Modellen zu erweitern und die AI-Transformation weiter voranzutreiben.

Bibliographie

   - https://huggingface.co/blog/inferentia-inference-endpoints
   - https://huggingface.co/blog/accelerate-transformers-with-inferentia2
   - https://twitter.com/_philschmid/status/1793910461286494539
   - https://www.linkedin.com/posts/philipp-schmid-a6a2bb196_exciting-news-new-nvidia-a100-h100-activity-7199675954099613696-it83
   - https://huggingface.co/docs/transformers/perf_infer_gpu_one
   - https://www.youtube.com/watch?v=2XUoDfdBoM8
   - https://huggingface.co/inference-endpoints/dedicated
   - https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/pricing