1週間であなただけのLLMサーバーを構築しよう

Tiny LLMで1週間でLLMサービングをマスターしよう

大規模言語モデル（LLM）の複雑な仕組みを解き明かしたいシステムエンジニアのために、革新的なオープンソースプロジェクト「Tiny LLM」が、集中的な学習体験を提供します。LLMサービングの疑問を解消するために設計されたこの実践的なコースでは、わずか1週間でLLM推論システムの構築と最適化をガイドします。

Tiny LLMとは？

Tiny LLMは、LLMの内部構造をシステムエンジニアが理解できるようにすることを目指す野心的な取り組みです。高度に最適化された低レベルのLLMサービングコードベースの複雑さを認識した開発者たちは、基本的な行列演算APIから始められるコースを開発しました。このアプローチにより、学習者はモデルパラメータのロードと、テキスト生成に不可欠な数学的操作を、CMUのディープラーニングシステムコースの「ニードル」プロジェクトのように習得できます。

コース構成と前提条件

このコースは3週間にわたって構成されており、Qwen2-7B-Instructモデルのサービングと最適化に焦点を当てています。

• 1週目: 純粋なPythonと行列演算APIを使用して、動作するLLMサーバーを構築します。
• 2週目: C++/Metalカスタムカーネルを実装してパフォーマンスを向上させます。
• 3週目: リクエストバッチ処理を検討して、スループットをさらに最適化します。

ディープラーニングの基礎知識とPyTorchに慣れている方に最適です。このコースは、Apple Siliconに最適化された配列および機械学習ライブラリであるMLXを活用します。PyTorchまたはNumPyとの理論的な互換性はありますが、MLXが主要なテスト環境であり、スムーズな学習曲線を実現します。

ガイドブック形式のアプローチ

Tiny LLMは、従来の教科書ではなく、ガイドブックとして提供されます。有用なオンラインリソースをキュレーションおよび統合し、明確なタスクリストと重要なヒントを提供します。この方法論は実際的な応用を重視し、詳細な概念説明はオンラインの豊富なリソースに任せつつ、用語とテンソル次元表記の一貫性を保ち、シームレスなコード統合を保証します。

専門家がコミュニティのために開発

Neon/DatabricksのシステムソフトウェアエンジニアであるChi氏とPingCAPのソフトウェアエンジニアであるConnor氏によって作成されたTiny LLMは、LLM推論を深く理解したいという思いから生まれました。彼らは、高性能なLLMサービングシステムを構築する実践的でハンズオンな経験をコミュニティに提供することを目指しています。

始め方

この学習の旅に乗り出す準備はできましたか？提供された指示に従って環境をセットアップし、独自のTiny LLMの構築に飛び込みましょう。このプロジェクトはコミュニティの参加とフィードバックを奨励しており、GitHubでの貢献やDiscordサーバーでのディスカッションを歓迎します。LLMデプロイメントの未来を形作る、学習者と開発者の成長するコミュニティに参加しましょう。