Les modèles de langage de grande taille, ou LLM, nécessitent des infrastructures de stockage et de gestion sophistiquées pour fonctionner efficacement. Ces modèles, souvent composés de milliards de paramètres, exigent des solutions de stockage robustes et des méthodes de gestion avancées pour traiter et analyser les données massives qu’ils utilisent.
Pour optimiser leur performance, des techniques comme le sharding, qui divise les données en fragments plus petits, et le caching, qui stocke temporairement les informations fréquemment utilisées, sont couramment employées. Les systèmes de gestion de bases de données distribuées et le stockage en cloud jouent aussi un rôle fondamental, permettant un accès rapide et sécurisé aux données nécessaires pour entraîner et déployer ces modèles.
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Plan de l'article
Les défis du stockage des grands modèles de langage (LLM)
Les grands modèles de langage (LLM) posent des défis considérables en termes de stockage et de gestion. La complexité de ces modèles, capables de comprendre, interpréter et générer du langage humain, requiert des infrastructures robustes et adaptées.
Gestion des volumes massifs de données
Les LLM, tels que ceux développés par Google ou Microsoft, nécessitent une gestion efficace de volumes massifs de données. Les données d’entraînement, souvent extraites de vastes corpus textuels, doivent être stockées de manière à permettre un accès rapide et sécurisé. Les solutions de stockage en cloud, comme Google Cloud ou Amazon S3, se révèlent essentielles pour répondre à ces besoins.
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Infrastructures de traitement et de stockage
Pour le traitement des données, les LLM exploitent des technologies avancées comme les GPU Nvidia, qui offrent des capacités de calcul élevées. Les disques SSD sont utilisés pour leurs vitesses de lecture et d’écriture élevées, facilitant ainsi le traitement rapide des modèles. Les bases de données relationnelles telles que PostgreSQL et MySQL jouent aussi un rôle fondamental dans le stockage structuré des données.
- Hadoop : pour la gestion des volumes massifs de données non structurées.
- NAS : pour le stockage des données non structurées.
Témoignages d’experts
Roy Illsley a souligné les défis liés au stockage des LLM, mettant en avant la nécessité d’infrastructures évolutives et sécurisées. La gestion des LLM nécessite non seulement des capacités de stockage étendues mais aussi des systèmes de gestion de données sophistiqués pour garantir la performance et l’efficacité des modèles.
La compréhension et l’interprétation du langage naturel par les LLM reposent sur une gestion optimale des données. Les infrastructures doivent permettre une extraction rapide et précise des informations, essentielle pour des applications comme ChatGPT ou CoPilot. La recherche continue d’optimisations dans le stockage et la gestion des LLM est fondamentale pour maintenir leur efficacité et leur performance.
Techniques de gestion et de stockage des LLM
Orchestration des pipelines de données
L’orchestration des pipelines de données constitue une étape essentielle dans la gestion des LLM. Des outils comme Apache Airflow sont utilisés pour automatiser et gérer les flux de travail. Ces pipelines permettent de traiter des volumes massifs de données, garantissant ainsi une alimentation continue et structurée des modèles.
Ressources informatiques évolutives
Pour faire face aux besoins croissants en calcul, des solutions comme Kubernetes fournissent des ressources informatiques évolutives. Kubernetes permet de déployer, gérer et mettre à l’échelle des applications conteneurisées, offrant ainsi une flexibilité indispensable pour l’entraînement et le déploiement des LLM.
Stockage des données
Le stockage des données repose sur des bases de données relationnelles telles que PostgreSQL et MySQL. Ces systèmes assurent une gestion efficace des données structurées. Pour les données non structurées, des technologies comme Hadoop et NAS sont couramment utilisées. Amazon S3, avec son infrastructure cloud, est aussi une option privilégiée pour le stockage à grande échelle.
Traitement rapide des modèles
Les GPU jouent un rôle fondamental dans le traitement des données pour les LLM. Leur capacité à effectuer des calculs massivement parallèles permet d’accélérer les processus d’entraînement. Combinés à des disques SSD pour un accès rapide aux données, ils forment une infrastructure optimisée pour le traitement rapide des modèles.
- GPU Nvidia : pour le traitement des données.
- SSD : pour des vitesses de lecture et d’écriture élevées.
Outils et solutions pour optimiser le stockage des LLM
CoPilot et ChatGPT : les alliés des développeurs
CoPilot, un outil assisté par des LLM, est devenu indispensable pour les développeurs. Il permet une écriture de code plus fluide et intuitive. De son côté, ChatGPT, une application alimentée par des LLM, illustre parfaitement comment ces modèles peuvent transformer les interactions humaines en automatisant la génération de réponses contextuelles.
Modèles LLM open source
- Dolly : publié par Databricks, ce modèle open source offre une flexibilité accrue pour les entreprises souhaitant personnaliser leurs LLM.
- Open LLaMA : une reproduction de Meta, ce modèle permet une adaptation facile aux besoins spécifiques des utilisateurs.
- DLite : conçu pour fonctionner sur des ordinateurs portables, DLite rend accessible l’utilisation des LLM à une échelle plus réduite.
Solutions cloud pour la génération augmentée et la récupération des données
Taiga Cloud propose des solutions cloud optimisées pour la génération augmentée et la récupération des données. Ces solutions permettent une gestion efficace et scalable des LLM, facilitant ainsi leur intégration dans les infrastructures existantes.
Optimisation du stockage des données vectorielles
Pour gérer les vastes quantités de données générées par les LLM, des bases de données spécialisées dans les données vectorielles sont utilisées. Ces bases de données offrent des performances de recherche et de récupération de données améliorées, essentielles pour les applications d’intelligence artificielle.
Meilleures pratiques pour la conservation et la gestion des LLM
Sécurité et confidentialité des données
Richard Watson-Bruhn a insisté sur la sécurité des données pour les LLM. Les entreprises doivent implémenter des protocoles robustes pour protéger les informations sensibles. La protection des données passe par l’utilisation de technologies avancées de chiffrement et de gestion des accès.
Utilisation des bases de données relationnelles et distribuées
Pour le stockage des données des LLM, des bases de données relationnelles comme PostgreSQL et MySQL sont couramment utilisées. Elles offrent des structures solides pour gérer les données de manière efficace. Des systèmes de fichiers distribués tels que Hadoop complètent cette approche en gérant de vastes volumes de données.
Orchestration et scalabilité
L’utilisation d’outils comme Apache Airflow pour l’orchestration des pipelines de données et Kubernetes pour la fourniture de ressources informatiques évolutives est essentielle. Ces outils permettent une gestion fluide des processus de traitement des données.
Stockage pour données non structurées
Pour les données non structurées, des technologies comme NAS et Amazon S3 sont privilégiées. Elles offrent des solutions flexibles et scalables pour le stockage de grandes quantités de données variées.
Optimisation des performances
Les GPU jouent un rôle fondamental dans le traitement des données pour les LLM, permettant des calculs rapides et efficaces. Les SSD offrent des vitesses de lecture et d’écriture élevées, essentielles pour le traitement rapide des modèles.
