Qualiteg Blog

[ChatStream] 同時リクエスト時の推論速度を手軽に計測する

こんにちは、Qualitegプロダクト開発部です。今回は RakutenAI-7B-Chat に5人同時リクエストしたときのパフォーマンスをお手軽に計測してみました。実験環境 * GPU: A5000 * LLM: RakutenAI-7B-Chat AWQ-8 * 推論環境: ChatStream v0.7.2 * 同時リクエスト数: 5 動画のほうがわかりやすいとおもいますので、実際の実験の様子はこちらの動画をつくりました。ご覧くださいませ動画にもありますように、ChatStreamUIのマルチタスク機能を有効にすると、同一画面内に複数のチャットウィンドウを開くことができます。マルチタスク機能は、複数のLLMを連携させて業務をすすめていく為の機能ですが、今回は、この特長を利用して、同じモデルに対して同時に生成リクエストを投げる用途で使ってみました。以前も、この機能をつかった簡易計測をご紹介したのですが、今回は、入力プロンプトの同期機能を使用したので、より簡単に実施できました。（１つのテキストボックスに入力プロンプトを入力すると、他のテキストボック

ChatStream Guide

LLMサンプリングにおける3つのペナルティ

[付録]ペナルティの比較ペナルティタイプ目的適用方法ペナルティの例 Repetition Penalty 特定のトークンやフレーズが繰り返されるのを防ぐ。過去に生成されたすべてのトークンのログ確率（logits）に対してペナルティを適用する。例えば、あるトークンがすでに生成された場合、そのトークンのログ確率をペナルティ値で割る（乗算）か、ペナルティ値を引く（減算）。 Frequency Penalty 生成されたトークンの出現頻度に基づいてペナルティを適用し、頻繁に出現するトークンを抑制する。各トークンが生成された回数に基づいてペナルティを適用する。トークンが出現するたびに、そのトークンの出現確率を低減させる。トークンが出現するたびに、そのトークンのログ確率をペナルティ値で累積的に割る（乗算）か、ペナルティ値を累積的に引く（減算）。 Presence Penalty すでに生成されたトークンが再度出現するのを防ぐ。トークンが一度でも生成されたかどうかに基づいてペナルティを適用する。一度生成されたトークンには再出現の際にペナルティが適用さ

AI-Business

[AI新規事業創出] Qualitegが考える、アイディア創造でやるべきこと、やってはいけないこと

私たちQualitegは、AI技術を活用したサービス開発を通じて、アイディア創造が新たな価値を生み出す基礎であると考えています。アイディア創造では、多様な視点を受け入れ、オープンマインドを持ち続けることが重要です。また、生成AIを活用しながら、異なる背景を持つチームメンバーからの積極的な参加を促します。早期のプロトタイピングと検証も推奨し、アイディアに固執せず、広い選択肢から最適なものを選び出す柔軟性を持つことが、成功への鍵です。

GPUマシン自作

[自作日記19] SW編: CUDA と Pytorch の導入

今回は CUDA と Pytorch をインストールします 4.2 CUDA(+cuDNN) と Pytorch の同時インストール Pytorch をインストールすると、CUDA と cuDNN を一緒にインストールしてくれるので、それを活用しましょう STEP1 PyTorchのインストールコマンドを生成するさて、ようやくお膳立てができたので、いよいよ機械学習ライブラリ PyTorch を導入しましょう ■ PyTorchのインストール以下にあるPyTorchのインストールガイドを開き、 https://pytorch.org/get-started/locally/ 以下のように選択式で　Pytorch　のインストールコマンドを生成することができます Category Selected Pytorch Build Stable (1.13.1) Your OS Linux Package Conda Language

日々の開発Tips

TensorRT-LLM v 0.11.0.dev2024051400 の動作確認

こんにちは、株式会社 Qualiteg プロダクト開発部です！ TensorRT-LLM は FasterTransformerの後継ともいえるNVIDIA製推論エンジンで、当社ChatStreamの推論エンジンとしても選択可能です。 vLLMと同じく新しいモデル対応が早く、既存モデルも豊富にサポートされています。昨日大型コミットが入りましたので動作確認をしました。（マルチモーダルモデルNeva,Kosmos2に対応など。） TensorRT-LLM のサポートしている、モデルアーキテクチャは以下のとおりです。 LLM Baichuan, BART, BERT, Blip2, BLOOM, ChatGLM, DBRX, FairSeq NMT, Falcon, Flan-T5, Gemma, GPT, GPT-J, GPT-Nemo, GPT-NeoX, InternLM, LLaMA, LLaMA-v2, Mamba, mBART, Mistral, MPT, mT5, OPT, Phi-1.5/Phi-2, Qwen, Qwen-VL, Replit

AI-Business

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア創出の5つのステップとは

アイディア創出についての悩みを持つ多くのクライアントへ、アイディア創出のための5つのステップを解説します。初めに、アイディアを創出する目的を明確に設定し、それに基づいてアイディアを創造、深堀、サービス設計、ビジネスモデル設計、そして評価の順に進めます。このプロセスは、単にアイディアを出すだけでなく、実際に事業として成立するかを検証し、事業責任者との事前合意に基づく目的に沿ったアイディアを選定することを目指します。

IT & AIテクノロジー

【2024/5/14更新】LLM 推論 API 料金と推論速度

LLM を API から利用するときに従量課金される料金と生成速度一覧まとめました。順次更新予定です。【API 料金】は 100万トークンあたりのアウトプット側利用料を表示しています。【生成速度】は１秒間に何トークン生成できるかを示す " tokens/s"( tokens per second )で表示します。 (生成速度は入出力プロンプトの量・内容によって変動しますので、あくまで参考情報として表示しています) OpenAI GPT シリーズ * OpenAI GPTシリーズ * gpt-4o、100万トークンあたり $15.00 (約2250円)、 70 tokens/s * gpt-4-turbo-2024-04-09: 100万トークンあたり $30.00 (約4500円)、 45 tokens/s * gpt-3.5-turbo-0125: 100万トークンあたり $1.5

AI数理

[AI数理]徹底的に交差エントロピー(6)

おはようございます！(株) Qualiteg 研究部です。今回は、二値分類用の交差エントロピーについてみていきましょう！ 7章二値分類用交差エントロピー 7-1. 二値分類用交差エントロピー (データ1件対応版) さて、ここから、二値分類用の交差エントロピーを導きたいとおもいます。二値分類は入力されたデータが 2 つのうちどちらか、を予測するものです。まず話をシンプルにするために、バッチ版ではなく、式 $(5.2)$ に示した 1件版の交差エントロピーの式を思い出します。 $$ E = - \sum_{k=1}^{K} t_{k} \log y_{k} \tag{5.2、再掲} $$ $$ \begin{aligned} &K:分類の数,　t_{k}

日々の開発Tips

[ChatStream] 入出力プロンプトの予期せぬ変更に備え revision は固定する

こんにちは。(株) Qualiteg プロダクト開発部です。 GW中に、microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct　の tokenizer.json が変更になり、プロンプトのパースに失敗し、チャットのストリーミングができなくなる問題が発生しました。実際には以下の変更がありました https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct/commit/8a362e755d2faf8cec2bf98850ce2216023d178a もともと、Miscrosoft さんが書いていた記事にあるプロンプトフォーマットと実際のモデルのプロンプトフォーマットが異なっていたため、当社では、実際のモデルにあわせるヒューリスティックな対応をしておりましたが、モデル（\w tokenizer) 側がもとの仕様に近い形に修正してきた模様です。これによって、当初動作していたプロンプト変換器が動作しなくなるという現象が発生しました。 LLM は「スピードが命！」なので、トークナイザー含め完全にテストされた状態

GPUマシン自作

[自作日記18] SW編: Anacondaのインストール

今回は、 Anaconda を導入します。 Python は一般的にアプリケーションごとに仮想環境を使用して実行しますが、仮想環境を構築できるものに Anaconda または Python純正仮想環境の venv のどちらかがよく使われます。今回は、 Anaconda を導入してみたいとおもいます。 4.1 Anaconda（Python環境) のインストール STEP1 Anaconda3 をダウンロードする Chromeを開いて、以下を開きます https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 自動的に Linux 用を表示してくれるので、それをダウンロードします STEP2 インストール用スクリプトを実行する cd downloads bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh エンターキーをおすｒと、 license agreement をスクロールさせることができます内容問題なければ yes とタイプします

日々の開発Tips

WSL-Ubuntu で bitsandbytes のインストールに失敗するとき

bitsandbytes を pip install しようとしたときに、以下のようなエラーがでたときの対処方法です Could not load bitsandbytes native library: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory Traceback (most recent call last): File "/home/mlu/.virtualenvs/ChatStream/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cextension.py", line 109, in <module>

AI-Business

[AI新規事業創出] Qualitegオリジナル、効果的な顧客課題の比較方法とは

顧客課題の比較方法について、市場規模調査や自社とのシナジー、実現可能性の検討が重要です。各課題に対し市場の潜在性、自社の既存事業との関連性、技術やコストの面から評価し、最終的に調査結果を得点化して比較することで、参入すべき市場を明確にします。

[AI新規事業創出]Qualitegセレクション：アイディア創造編①Qualiteg式オンラインブレストの活用術

話題のLLMを搭載したチャット

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア創造フレームワークを利活用する理由

推論速度を向上させる Speculative Decoding(投機的デコーディング)とは

[自作日記20] SW編: コードをGPUで動かす

[AI数理]徹底的に交差エントロピー(7)

[AI新規事業創出] Qualitegが考える、アイディア創造で発散が必要な理由

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