[일인기업 딥네트워크 딥러닝 LLM 구현 기술력 소개][구글 트랜스포머 LLM 모델 구현 개발 과 텐서플로우 개발환경 구축]

TensorFlow를 사용하여 GPU 지원이 포함된 개발 환경을 설정하는 것은 복잡한 과정일 수 있습니다. 여기에는 여러 단계가 포함되며, 각 단계는 주의 깊게 수행되어야 합니다. 다음은 제가 파악하고 있는 Ubuntu Linux에서 Nvidia A100 GPUs를 사용하여 TensorFlow 개발 환경을 설정하는 방법 소개 입니다.

1. 시스템 요구 사항 확인

• Ubuntu Linux 운영 체제가 설치되어 있는지 확인합니다.
• Nvidia A100 GPUs가 시스템에 설치되어 있고 정상적으로 인식되는지 확인합니다.

2. NVIDIA 드라이버 설치

• Nvidia 웹사이트에서 A100 GPU에 맞는 최신 NVIDIA 드라이버를 다운로드합니다.
• 다운로드한 드라이버를 설치하기 전에, 현재 설치된 드라이버를 제거합니다.3. CUDA Toolkit 설치
• CUDA Toolkit은 GPU에서 병렬 처리를 가능하게 하는 Nvidia의 개발 환경입니다.

3. CUDA Toolkit 설치

• CUDA Toolkit은 GPU에서 병렬 처리를 가능하게 하는 Nvidia의 개발 환경입니다.

4. cuDNN 설치

• cuDNN은 CUDA 위에서 동작하는 딥 러닝 라이브러리로, TensorFlow에서 GPU 가속을 사용하기 위해 필요합니다.
• Nvidia 웹사이트에서 cuDNN을 다운로드하고 설치합니다.

5. Python 및 필수 패키지 설치

• Python과 pip를 설치합니다.

6. TensorFlow 설치 확인

• TensorFlow가 올바르게 설치되었는지 확인합니다.

7. 추가 설정

• 필요에 따라 TensorFlow의 성능을 최적화하기 위한 추가 설정을 수행할 수 있습니다.
• 예를 들어, tf.config.experimental.set_memory_growth를 사용하여 메모리 사용량을 관리할 수 있습니다.

이러한 단계를 통해 TensorFlow와 GPU 지원이 포함된 개발 환경을 성공적으로 설정할 수 있습니다.

 

제가 파악하고 있는 구글의 TensorFlow 환경에서 Transformer 라이브러리를 사용하는 방법과 TensorFlow API의 인자 설정에 대해 설명드리겠습니다.  또한, 효율적인 파이썬 TensorFlow 개발 방법에 대한 핵심 사항들을  5 가지로 정리하여 설명하겠습니다.

TensorFlow API와 Transformer 라이브러리 설정

TensorFlow에서 Transformer 모델을 사용하기 위해서는 먼저 TensorFlow 라이브러리를 설치하고, 필요한 Transformer 라이브러리를 설치해야 합니다. 이후, 모델을 구성하고 훈련시키기 위한 API 함수와 인자들을 설정합니다.

1. 라이브러리 설치: TensorFlow와 필요한 Transformer 라이브러리를 설치합니다
2. 모델 설정: Transformer 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 모델을 불러오고, 모델의 구성을 설정합니다
3. 인자 설정: 모델을 컴파일할 때 최적화 함수, 손실 함수, 평가 지표 등을 설정합니다.
4. 훈련 및 평가: 모델을 훈련 데이터로 학습시키고, 테스트 데이터로 평가합니다
5. 하이퍼파라미터 조정: 모델의 성능을 최적화하기 위해 배치 크기, 학습률, 에폭 수 등의 하이퍼파라미터를 조정합니다.

제가 파악하는 효율적인 TensorFlow 개발을 위한 5가지 핵심 사항

1. 1. 모델 구조 이해: 사용하는 모델의 구조를 이해하고, 문제에 맞게 모델을 조정하거나 커스터마이징하는 것이 중요합니다.
   2. 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 실험적으로 조정해야 합니다.
   3. 성능 평가: 다양한 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 정확하게 평가하고, 필요한 경우 모델을 개선합니다.
   4. 코드 최적화: 효율적인 코드 작성과 리소스 관리를 통해 학습 시간을 단축하고, 메모리 사용을 최적화합니다.
   5. 데이터 전처리: 데이터를 모델에 적합한 형태로 전처리하는 것이 중요합니다. 이는 데이터의 품질과 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
      

1. 이러한 과정을 통해 TensorFlow 환경에서 Transformer 라이브러리를 사용하여 딥러닝 모델을 효과적으로 구현하고 최적화할 수 있습니다. 각 단계에서 세부적인 설정은 프로젝트의 요구사항과 데이터에 따라 달라질 수 있으며, 실험을 통해 가장 적합한 설정을 찾아야 합니다.

제가 파악하고 있는 텐서플로우 환경 구축과 트랜스포머 라이브러리 사용에 대한 핵심 요소를 세 가지로 정리해 드리겠습니다.

1. 텐서플로우 환경 구축의 핵심 요소:

• 호환성 확인: 사용하고자 하는 TensorFlow 버전과 컴퓨터 및 GPU 사양의 호환성을 확인합니다.
• 필수 구성 요소 설치: Python, Anaconda, CUDA Toolkit, cuDNN 등 필요한 소프트웨어와 라이브러리를 설치합니다.
• 가상 환경 설정: Anaconda를 사용하여 TensorFlow가 설치될 독립적인 가상 환경을 구축합니다.

2. 트랜스포머 라이브러리 수정 및 사용:

• 사전학습된 모델 사용: Hugging Face의 Transformers 라이브러리에서 사전학습된 모델을 불러와 사용합니다.
• 커스텀 모델 생성: 필요에 따라 Keras의 functional API를 사용하여 사전학습된 모델을 수정하고 새로운 레이어를 추가하여 커스텀 모델을 생성합니다.
• 파인튜닝: 사전학습된 모델을 특정 작업에 맞게 파인튜닝하여 성능을 최적화합니다.

3. API 함수 및 인자 설정:

• 인자 이해: 트랜스포머 라이브러리의 API 함수와 인자들을 이해하고, 각 인자가 모델의 동작에 어떤 영향을 미치는지 파악합니다.
• 하이퍼파라미터 조정: 모델의 성능에 중요한 영향을 미치는 하이퍼파라미터를 실험을 통해 조정합니다.
• 효율적인 학습: 배치 크기, 학습률, 에포크 수 등의 학습 파라미터를 설정하여 효율적인 학습을 진행합니다.

이러한 핵심 요소들을 기반으로 TensorFlow 환경을 구축하고, 트랜스포머 라이브러리를 효과적으로 사용하여 딥러닝 모델을 개발할 수 있습니다. 또한, 모델의 성능을 최적화하기 위해 지속적인 실험과 조정이 필요합니다.

 

LLM 구현관련해서  제가 운영하는 딥네트워크는 아직 LLM 관련 PoC 결과물은 아직 준비하지 멋했읍니다 ...   

딥네트워크는 LLM 분야 뿐만 아니라 LLM 경량화에도 많은 노력을 해왔읍니다 ...  허깅페이스 같은 경우도 아직 체크포인트 파일을 다운로드해서 살펴보지는 못했는데  가중치 정보만 제공하는게 많은지 아니면 모델 설계 구조 정보도 같이 제공하는지 이런게 궁금 합니다 ....   예를들어 LLaMA 모델 같은 경우  RMS-Normalization, SwiGLU 활성화 함수, Rotary Positional Embeddings (RoPE), 그리고 Grouped-Query Attention (GQA) 의 학습 원리 알고리즘 등등 기존 트랜스포머 모델 구조와 비교해서 변화를 꽤 준것 같은데 체크포인트 파일 공개시 모델 세부 구조 정보까지 페이스북이 공개했는지 이런게 궁금합니다 ...   페이스북에서   LLaMA 모델의 체크포인트 파일에 대한 세부 정보가 명확하게 제공되는지가  가장 궁금 합니다 ...   기업(페이스북)의 대외비라 공개는 안한다고 봐야 하는지 ?      LLaMA 모델 같은 경우  RMS-Normalization, SwiGLU 활성화 함수, Rotary Positional Embeddings (RoPE), 그리고 Grouped-Query Attention (GQA) 의 학습 원리 알고리즘 등등도 기존 발표된 논문의 기법을 개선한것으로 저의 딥네트워크는 파악하고 있읍니다 ...   

 

Deep Network, a one-person startup specializing in consulting for super-large language models  

E-mail : sayhi7@daum.net    

Representative of a one-person startup /  SeokWeon Jang