Künstliche Intelligenz Speicherbedarf präzise schätzen mit Hugging Face Tools

In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) rasant weiterentwickelt und ist in zahlreichen Branchen zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Unternehmen setzen auf KI, um große Datenmengen zu analysieren, personalisierte Erfahrungen zu schaffen und automatisierte Entscheidungen zu treffen. Ein besonders spannender Bereich der KI-Entwicklung ist die Modellierung von Sprache durch sogenannte Large Language Models (LLMs), die es ermöglichen, Texte zu generieren, zu übersetzen oder Inhalte zu verstehen.

Ein Schlüsselelement für die Arbeit mit LLMs ist das Verständnis und die Verwaltung des Speicherbedarfs dieser Modelle. Die Modelle können Milliarden von Parametern umfassen und erfordern entsprechend leistungsstarke Hardware, um effizient trainiert und genutzt zu werden. Für Entwickler und Unternehmen ist es deshalb essentiell, die Speicheranforderungen von Modellen schnell und genau einschätzen zu können, um die Ressourcen optimal zu nutzen und Kosten zu minimieren. Die Hugging Face Accelerate-Bibliothek bietet hierfür hilfreiche Werkzeuge und hat kürzlich Verbesserungen an ihrem Speicherschätzer für Modelle vorgenommen.

Das Tool "Model Memory Estimator" von Hugging Face bietet Nutzern die Möglichkeit, den Speicherbedarf für das Laden und Trainieren von KI-Modellen abzuschätzen. Die Bedeutung dieses Tools liegt darin, dass es Entwicklern hilft zu verstehen, wie groß ein Modell sein kann, um auf ihrer Maschine mit der aktuellen Grafikkarte zu funktionieren. Dies ist besonders relevant, wenn sie Modelle auf CUDA laden möchten. Durch die Nutzung des "accelerate estimate-memory" Befehls können Anwender den Namen des gewünschten Modells eingeben und erhalten eine Schätzung, wie viel Speicher für das Laden benötigt wird.

Das Tool verwendet einen "Meta Device", um das Modell im Speicher zu laden, ohne die vollen Gewichte des Modells herunterladen und im Speicher halten zu müssen. Dadurch können selbst Modelle mit 8 Milliarden Parametern oder mehr gemessen werden, ohne sich um die Kapazitäten des CPUs sorgen zu müssen. Die Ergebnisse werden für verschiedene Datentypen (int4 bis float32) zurückgegeben, um Nutzern eine Vorstellung davon zu geben, wie sich die Wahl des Datentyps auf den Speicherbedarf auswirkt.

Der Speicherbedarf für das Laden und Training von Modellen wird nicht nur in Bezug auf die Größe des größten Layers, sondern auch den Gesamtspeicher und den für das Training mit Adam benötigten Speicher angegeben. Diese Informationen sind entscheidend für Entwickler, da sie es ihnen ermöglichen, Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie ihre Modelle optimieren, welche Hardware sie benötigen oder wie sie den Trainingsprozess anpassen sollten.

Die Schätzungen des Tools sind sehr genau und liegen nur wenige Prozent vom tatsächlichen Wert entfernt. Beispielsweise nimmt das Laden von "bert-base-cased" auf CUDA in voller Präzision tatsächlich 413,68 MB in Anspruch, während das Tool 413,18 MB schätzt. Während des Inferenzprozesses kann der Speicherbedarf noch um bis zu 20% steigen, was von EleutherAI herausgefunden wurde. Hugging Face plant, weitere Forschungen durchzuführen, um eine genauere Schätzung dieser Werte zu erhalten und das Tool entsprechend zu aktualisieren.

Ein weiterer Aspekt des Speicherbedarfs, der für Entwickler von Interesse sein kann, ist die Verwendung von gemischter Präzision (Mixed Precision) beim Training. Gemischte Präzision kann die Trainingsgeschwindigkeit erhöhen, indem Berechnungen in niedrigerer Präzision durchgeführt werden, was zu einer effizienteren Nutzung der GPU führt. Die Hugging Face-Dokumentation enthält Anleitungen zur Verwendung von Mixed Precision beim Training auf einer einzelnen GPU, um Speicherplatz zu sparen und die Geschwindigkeit zu erhöhen.

Die Verbesserungen, die Hugging Face an seinem Speicherschätzer vorgenommen hat, umfassen eine klarere Phrasierung und eine bessere Erklärung der TrainingsvRAM-Nutzung, insbesondere in Bezug auf gemischte Präzision. Die Nutzer können nun sehen, wie viel "Peak vRAM" in jeder Phase für eine Batch-Größe von 1 erwartet wird. Diese Informationen stammen aus persönlichen Tests des Tools, die zeigen, dass die Zahlen innerhalb von etwa 5% genau sind.

Es ist anzumerken, dass das Schätzungstool von Hugging Face nicht dazu dient, den Speicherbedarf für die Durchführung von Inferenz zu berechnen, sondern nur für das Laden des Modells. Für die Inferenz können zusätzliche Speicheranforderungen entstehen, die im Tool noch nicht vollständig berücksichtigt sind. In Zukunft möchte Hugging Face auch Tools wie NVIDIAs TransformersEngine und MS-AMP integrieren, um eine noch genauere Schätzung zu ermöglichen.

Die Verbesserungen am Speicherschätzer sind ein wichtiger Schritt, um die Verwirrung der Nutzer zu verringern und ihnen eine bessere Vorstellung davon zu geben, welche Ressourcen sie für verschiedene Modelle benötigen. Dies ist besonders wichtig für Entwickler und Unternehmen, die mit begrenzten Ressourcen arbeiten und ihre KI-Projekte effizient skalieren möchten.

Die Fähigkeit, den Speicherbedarf für das Laden und Training von KI-Modellen genau zu schätzen, ist für die KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht es Entwicklern, ihre Projekte effizienter zu gestalten, die Kapazitäten ihrer Systeme voll auszuschöpfen und letztlich die Kosten zu minimieren. Die Weiterentwicklung der Speicherschätzungswerkzeuge durch Hugging Face ist ein Beispiel dafür, wie die KI-Community zusammenarbeitet, um die Herausforderungen der KI-Entwicklung zu überwinden und die Technologie für eine breitere Nutzerbasis zugänglich zu machen.

Quellen:
- Hugging Face Accelerate Documentation: https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/model_size_estimator
- Hugging Face Forum Discussions: https://discuss.huggingface.co/t/how-to-quickly-determine-memory-requirements-for-model/43426
- Hugging Face Transformers Documentation: https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one
- CUDA Memory Issues on Hugging Face Forum: https://discuss.huggingface.co/t/cuda-out-of-memory-when-using-trainer-with-compute-metrics/2941