Comment déployer une API Llama 2 70B en seulement 5 clics

Trelis Research a récemment publié un guide complet sur comment configurer une API pour le Llama 70B en utilisant RunPod, une plateforme de cloud computing principalement conçu pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique. Ce guide fournit un processus étape par étape sur la façon d’optimiser les performances de l’API Llama 70B à l’aide de Offres clés de RunPody compris les instances GPU, les GPU sans serveur et les points de terminaison AI.

Les instances GPU de RunPod permettent aux utilisateurs de déployer des instances GPU basées sur des conteneurs qui tournent en quelques secondes à l’aide de référentiels publics et privés. Ces instances sont disponibles en deux types différents : Cloud sécurisé et Nuage communautaire. Le Secure Cloud fonctionne dans les centres de données T3/T4, garantissant une fiabilité et une sécurité élevées, tandis que le Community Cloud connecte les fournisseurs de calcul individuels aux consommateurs via un système peer-to-peer sécurisé et approuvé.

Le service Serverless GPU, qui fait partie de L’offre Secure Cloud de RunPod, fournit un calcul GPU sans serveur avec paiement à la seconde, apportant une mise à l’échelle automatique à votre environnement de production. Ce service garantit des temps de démarrage à froid réduits et des mesures de sécurité strictes. Les AI Endpoints, en revanche, sont entièrement gérés et adaptés pour gérer n’importe quelle charge de travail. Ils sont conçus pour une variété d’applications, notamment Dreambooth, Stable Diffusion, Whisper, etc.

Déploiement d’une API Llama 2 70B sur RunPod

Pour automatiser les flux de travail et gérer efficacement les tâches de calcul, RunPod fournit une API CLI/GraphQL. Les utilisateurs peuvent accéder à plusieurs points pour coder, optimiser et exécuter des tâches AI/ML, notamment les ports SSH, TCP et HTTP. RunPod propose également des GPU OnDemand et Spot pour répondre à différents besoins de calcul, ainsi que des volumes persistants pour garantir la sécurité de vos données même lorsque vos pods sont arrêtés. La fonctionnalité Cloud Sync permet un transfert de données transparent vers n’importe quel stockage cloud.

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Configuration du RunPod

Pour configurer une API pour Llama 70B, les utilisateurs doivent d’abord créer un compte sur RunPod. Une fois connectés, les utilisateurs doivent accéder à la section Secure Cloud et choisir une structure tarifaire adaptée à leurs besoins. Les utilisateurs peuvent ensuite déployer un modèle et trouver un Trellis Research Lab Llama 2 70B. Une fois le modèle chargé, le point de terminaison de l’API sera prêt à être utilisé.

Pour augmenter la vitesse d’inférence, les utilisateurs peuvent exécuter plusieurs GPU en parallèle. Les utilisateurs peuvent également exécuter un modèle de contexte long en recherchant un modèle différent par recherche en treillis. Le logiciel d’inférence permet aux utilisateurs de faire plusieurs requêtes à l’API en même temps. L’envoi de lots importants peut rendre l’approche aussi économique que l’utilisation de l’API ouverte AIA. Des GPU plus grands sont nécessaires pour plus de lots ou une durée de contexte plus longue.

L’un des principaux cas d’utilisation de l’inférence sur un GPU concerne la préparation des données. Les utilisateurs peuvent également exécuter leur propre modèle en échangeant le nom du modèle sur le visage câlin. L’accès au référentiel de configuration du serveur Llama 2 Enterprise Installation and Inference Guide peut être acheté 49,99€ pour des informations plus détaillées sur la configuration d’un serveur et l’optimisation du débit des modèles.

Déployer un Les méta L’API Llama 2 70B utilisant RunPod est un processus simple qui peut être réalisé en quelques étapes seulement. Avec les bons outils et conseils, les utilisateurs peuvent optimiser les performances de leur API et atteindre leurs objectifs en matière d’IA et d’apprentissage automatique.

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