DEF.: ExLlamaV2 ist eine fortschrittliche Inference-Bibliothek, die speziell für die Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) auf modernen Verbraucher-GPUs entwickelt wurde. Diese Bibliothek zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit und Effizienz der Modellausführung zu maximieren, indem sie optimierte Kernels und eine saubere sowie vielseitige Codebasis bietet. ExLlamaV2 unterstützt ein neues Quantisierungsformat („EXL2“), das neben den herkömmlichen 4-Bit-GPTQ-Modellen auch eine flexible Anpassung der Bitrate pro Gewicht von 2 bis 8 Bit ermöglicht. Diese Flexibilität erlaubt es, verschiedene Quantisierungsstufen innerhalb eines Modells zu mischen, um die wichtigsten Gewichte und Schichten mit mehr Bits zu bewahren, während die durchschnittliche Bitrate über das gesamte Modell hinweg optimiert wird​​​​.

Beispiel: Ein konkretes Anwendungsbeispiel für ExLlamaV2 ist das Quantisieren und Ausführen des zephyr-7B-beta Modells, einem mit Direct Preference Optimization (DPO) feinabgestimmten Mistral-7B-Modell. Dieses Modell beansprucht, besser als Llama-2 70b chat auf dem MT-Bench zu performen, was für ein Modell, das zehnmal kleiner ist, eine bemerkenswerte Leistung darstellt. Der Quantisierungsprozess mit ExLlamaV2 verwendet ein Kalibrierungsdatenset, um die Auswirkungen der Quantisierung zu messen, indem die Ausgaben des Basis- und des quantisierten Modells verglichen werden. ExLlamaV2 nutzt den GPTQ-Algorithmus, um die Präzision der Gewichte zu reduzieren, während die Auswirkungen auf die Ausgabe minimiert werden​​.

Vorteile:

1. Performancesteigerung: ExLlamaV2 bietet signifikante Geschwindigkeitssteigerungen im Vergleich zu seinem Vorgänger, mit optimierten Kernels für eine effizientere Ausführung.
2. Speichereffizienz: Durch die Unterstützung des EXL2-Formats ermöglicht ExLlamaV2 eine feingranulare Anpassung der Quantisierung, was zu einer Reduzierung des erforderlichen Speichers führt, ohne die Modellgenauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
3. Flexibilität: Die Bibliothek unterstützt eine Vielzahl von Quantisierungsstufen, die innerhalb eines Modells gemischt werden können, um eine optimale Balance zwischen Speicherbedarf und Ausführungsgeschwindigkeit zu erreichen.

Zusammenfassung: ExLlamaV2 ist eine leistungsstarke Inference-Bibliothek, die speziell für die effiziente Ausführung von LLMs auf Verbraucher-GPUs entwickelt wurde. Sie maximiert die Leistung durch den Einsatz optimierter Kernels und einer flexiblen Quantisierungsstrategie, die es ermöglicht, große Modelle effizient und effektiv auf einer breiten Palette von Hardware-Konfigurationen zu betreiben. Die Unterstützung für das EXL2-Quantisierungsformat erweitert die Möglichkeiten zur Speicherreduktion, ohne dabei die Modellqualität zu kompromittieren.