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Intel-Course-Practice---LLM-Technology-Challenge

前言

课程实践-LLM技术挑战

一、技术介绍

本次实验使用了开源的 Intel Extension for Transformers（IEXT）或其组件(Neural Chat)，在魔搭社区云环境开发基于大语言模型的新型应用。 Intel Extension for Transformers 主要分为硬件加速和软件加速两大加速技术： 硬件加速技术：

  • 高级矢量扩展（AVX-512）。AVX-512是英特尔处理器中的一组指令集，旨在加速向量运算，特别适合于深度学习中的矩阵计算。IEXT利用AVX-512优化矩阵乘法、卷积操作等关键计算任务，从而显著提升变压器模型的训练和推理速度。
  • Intel Deep Learning Boost (DL Boost)。DL Boost包含了一组加速深度学习推理的指令，特别是对低精度计算（如INT8）的支持。通过DL Boost，IEXT能够加速模型推理过程，尤其是在实时应用场景中表现出色。
  • Intel GPU加速。Intel的GPU架构专门设计用于高效执行深度学习任务。IEXT支持英特尔GPU，利用其并行计算能力，进一步加速变压器模型的训练和推理。

软件加速技术：

  • Intel OneDNN。OneDNN是一个高性能的深度学习加速库，包含一系列优化的数学内核。IEXT集成了OneDNN，优化变压器模型的基本运算（如卷积、归一化和矩阵乘法），显著提高整体计算效率。
  • 图层优化（Graph Optimizations）。通过分析和优化计算图，减少冗余计算和内存访问。IEXT在执行计算图时进行图层优化和算子融合，减少计算开销和内存带宽消耗，提升模型执行效率。
  • 量化技术（Quantization）。量化技术通过降低计算精度来减少计算量和内存占用，同时尽量保持模型精度。IEXT支持静态和动态量化，将模型参数从FP32转换为INT8，显著提升推理速度和节省内存。 IEXT是一个开源项目，提供详细的文档和示例代码。开发者可以访问和修改源码，根据具体需求进行定制，同时利用丰富的文档和示例快速上手。英特尔提供持续的技术支持和更新，确保IEXT能够利用最新的硬件和软件优化技术。因而IEXT是一个十分好用且实用的工具。

二、实验步骤

1.环境搭建

进入魔塔社区，启动CPU服务器： 在这里插入图片描述 打开 terminal，进入环境目录/opt/conda/envs，新建文件夹 itrex，拷贝镜像文件至 itrex 目录，并解压文件。 代码如下：

cd /opt/conda/envs
mkdir itrex
wget https://idz-ai.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/LLM/itrex.tar.gz
tar -zxvf itrex.tar.gz -C itrex/
//激活环境，安装对应的 kernel：
conda activate itrex
python -m ipykernel install --name itrex

2.创建 notebook

在这里插入图片描述

代码如下：

//基于 itrex kernel 新建 notebook，新建 cell，下载中文大模型：
! git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git

//新建 cell，下载 embedding 模型：
! git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-base-zhv1.5.git

//准备知识库文件 sample.jsonl，在文件里面输入如下内容，保存文件。
{"content": "cnvrg.io 网站由 Yochay Ettun 和 Leah Forkosh Kolben 创
建.", "link": 0}

3.构建 chatbot

代码如下：

//回到 notebook，新建 cell，添加以下代码构建 chatbot，点击运行：
from intel_extension_for_transformers.neural_chat import 
PipelineConfig
from intel_extension_for_transformers.neural_chat import 
build_chatbot
from intel_extension_for_transformers.neural_chat import plugins
from intel_extension_for_transformers.transformers import RtnConfig
plugins.retrieval.enable=True
plugins.retrieval.args['embedding_model'] = "./bge-base-zh-v1.5"
plugins.retrieval.args["input_path"]="./sample.jsonl"
config = PipelineConfig(model_name_or_path='./chatglm3-6b',
plugins=plugins,
optimization_config=RtnConfig(compute_dtype="int8",
weight_dtype="int4_fullrange"))
chatbot = build_chatbot(config)

//新建 cell，添加以下代码 disable retrieval，点击运行：
plugins.retrieval.enable=False # disable retrieval
response = chatbot.predict(query="cnvrg.io 网站是由谁创建的？")
print(response)

结果如下图，说明未开启IEXT的plugins时，chatbot回复的答案不是很准确。 在这里插入图片描述

//新建 cell，添加以下代码 enable retrieval，点击运行：
plugins.retrieval.enable=True # enable retrieval
response = chatbot.predict(query="cnvrg.io 网站是由谁创建的？")
print(response)

其结果如下图，说明开启IEXT的plugins后，chatbot回复的答案更加准确。 在这里插入图片描述

以上图片均来源于本人CSDN博客。附链接https://blog.csdn.net/m0_56049784/article/details/139122411?spm=1001.2014.3001.5502

三、个人心得

Intel Extension for Transformers的手册、文档十分充足，用起来十分方便，而且优化的效果从实验来说，非常的明显，是一个非常好的开源工具。