APIPark vs DeepSpeed ZeRO++

APIPark est une passerelle LLM open-source et un portail développeur d'API pour les entreprises qui ont besoin d'un seul endroit pour appeler, gérer et facturer les modèles d'IA et les API internes. Il dirige le trafic vers plus de 200 grands modèles de langage via un point d'accès unique compatible OpenAI, afin que les équipes cessent de connecter des SDK de fournisseurs séparés pour chaque modèle ajouté.

Alors que la plupart des passerelles API ne font que transférer les requêtes, APIPark considère également les modèles et les API comme des actifs négociables. Il intègre une authentification unifiée, des flux d'approbation, une facturation par recharge, une distribution à plusieurs niveaux et des rapports de profit afin que les équipes plateformes puissent vendre la capacité excédentaire des modèles ou regrouper des API métier sans construire une infrastructure de marché séparée.

Les ingénieurs plateforme et les équipes IA l'utilisent pour définir des quotas par locataire, des limites de débit et des règles de masquage avant que le trafic de production n'atteigne les modèles en amont. Les gestionnaires d'API disposent de portails pour publier des API, suivre l'utilisation et approuver les demandes d'accès. L'édition Community couvre les fonctionnalités principales de la passerelle et du portail ; l'édition Enterprise ajoute une gouvernance avancée, des statistiques d'exécution et un support premium.

DeepSpeed ZeRO++ optimise la communication lors de l'entraînement de grands modèles linguistiques et de chat afin d'accélérer significativement le processus. Il réduit jusqu'à quatre fois le volume de données transférées entre les GPU par rapport à l'optimiseur ZeRO d'origine, en utilisant des techniques avancées telles que la quantification par blocs et la partition hiérarchique des poids.

Ce qui distingue DeepSpeed ZeRO++, c'est sa capacité à maintenir la précision du modèle tout en réduisant la surcharge de communication, en particulier lors de l'entraînement avec de petits lots par GPU ou sur des clusters avec une bande passante réseau limitée. Il y parvient en utilisant la mémoire GPU supplémentaire pour conserver des copies complètes du modèle sur chaque machine, permettant une communication intra-machine plus rapide et réduisant les transferts de données plus lents entre machines.

DeepSpeed ZeRO++ accélère également les flux de travail d'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF), améliorant à la fois la phase de génération et d'entraînement pour des modèles similaires à ChatGPT. Il s'intègre avec DeepSpeed-Chat, permettant des tailles de lot plus importantes et un débit plus rapide sur divers configurations matérielles.

Techniquement, ZeRO++ met en œuvre une nouvelle méthode de communication par gradients quantifiés et un modèle de communication hiérarchique all-to-all qui équilibre quantification et précision afin de minimiser erreur et latence. Ces innovations font de DeepSpeed ZeRO++ une solution pratique et évolutive pour les chercheurs et développeurs souhaitant entraîner plus rapidement et à moindre coût des modèles d'IA massifs, en particulier dans des environnements à bande passante limitée.

Dans l'ensemble, DeepSpeed ZeRO++ représente une avancée significative en termes de vitesse et d'efficacité pour l'entraînement distribué à grande échelle, permettant un pré-entraînement et un ajustement fin plus rapides des grands modèles d'IA tout en réduisant les coûts de communication et en élargissant l'accès à des configurations matérielles diversifiées.