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RinnaのppoモデルをCTranslate2で高速に動かす

2023/06/12に公開

gpt

rinna

ctranslate2

tech

この投稿を見てgpt-neox（つまりrinnaのLLM）モデルをCTranslate2で軽量高速に実行できるとわかったので、試してみました。

2023/06/13 追記
ツイート主様が記事にしていました。こちらも詳しいです。
https://note.com/if001/n/n07faad488175

実行環境

Ubuntu 22.04
RTX3090(24GB)
Rye

セットアップ

rye init
rye pin 3.10
rye add ctranslate2 transformers torch sentencepiece "protobuf==3.20"
rye sync

ここまで実行すると既存のモデルをctranslate2形式に変換できるようになります。今回はint8に変換してみます。

rye run ct2-transformers-converter --model rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo --quantization int8 --output_dir rinna_gpt_neox_ppo_ct2_int8

ちょっと待つと変換が終わります。

ちなみに--quantization float16 として変換するとmodelは倍の大きさになります。

スクリプトの作成

import ctranslate2
import transformers
import torch

ppo = "rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo"

# cudaが使える場合はcudaを使う
if torch.cuda.is_available():
    device = "cuda"
else:
    device = "cpu"

# generator = ctranslate2.Generator("rinna_gpt_neox_ppo_ct2_ft16", device=device)
generator = ctranslate2.Generator("rinna_gpt_neox_ppo_ct2_int8", device=device)
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(ppo, use_fast=False)


# プロンプトを作成する
def prompt(msg):
    p = [
        {"speaker": "ユーザー", "text": msg},
    ]
    p = [f"{uttr['speaker']}: {uttr['text']}" for uttr in p]
    p = "<NL>".join(p)
    p = p + "<NL>" + "システム: "
    # print(p)
    return p


# 返信を作成する
def reply(msg):
    p = prompt(msg)
    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(
        tokenizer.encode(
            p,
            add_special_tokens=False,
        )
    )

    results = generator.generate_batch(
        [tokens],
        max_length=256,
        sampling_topk=10,
        sampling_temperature=0.9,
        include_prompt_in_result=False,
    )

    text = tokenizer.decode(results[0].sequences_ids[0])
    print("システム(ppo-ct2): " + text + "\n")
    return text


if __name__ == "__main__":
    import readline
    while True:
        msg = input("ユーザー: ")
        reply(msg)

実行

rye run python src/ppo_ct2.py

回答スピードはこんな感じです。GPUも生成時は100%使っています。

ちなみにCTranselate2を使わないとこんな感じでGPUを使い切ってないのでその分遅いです。
検証用ソースコード

実行速度の比較

回答される文章量が違うので一概に速度の比較はできませんが、質問と実行時間を比較するとこんな感じでした。

クエリ	CTranslate2版(秒)	Transformers版(秒)
こんにちは	1.82	7.94
日本の首相は？	0.60	1.82
日本の首都は？	0.25	0.89
アメリカの首都は？	0.26	0.76
アメリカの大統領は？	0.78	4.13

以下が実行時の動画(gif)です。
事前に質問を用意してそれを順次回答します。CT2版はGPU使用率も良いですが、起動自体が速いですね。

素のTransformers版

CTranslate2版

おわりに

CTranslate2すご(^q^)