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大規模言語モデル"LLM"入門 ラズパイの計算リソース


MetaのLlama2 7Bの実装に挑戦



70億個，28Gバイトのパラメータを圧縮＆実装

図1　Llama2 7BのようなLLMは、70億のパラメータをもち，そのサイズは28Gバイトに達する．ラズパイのメモリはわずか8Gバイトしかなく，このままでは動かない．エラー率の低下を抑えつつ，パラメータを小さくする高効率な圧縮処理が必要．［著・提供］井上 祐寛．画像クリックで動画を見る．または記事を読む．詳細は［Webinar/Pi5 KIT/data］大規模言語モデルLLMによる生成AIプログラミング入門

ラズパイに実装できるか？

LLMとRaspberry Piの挑戦

大規模言語モデル （LLM） は、膨大なテキスト・データを処理し、言語生成や自然言語理解の高度なタスクを可能にします．しかし、その計算リソース要求は非常に大きく、通常はGPUクラスタやクラウド環境で運用されます．

モデル軽量化と量子化の役割

Llama2 7BのようなLLMは、70億のパラメータを持ち、元のモデル・サイズは28Gバイトに達します．Raspberry Piのメモリが8Gバイトであるため、このままでは動作不可能です．解決策として、モデル軽量化が重要になります．

軽量化技術の概要

1. 量子化 （Quantization）

モデルの内部表現を32ビットから8ビットに変換することで、メモリ使用量を減らします．これにより、パフォーマンスを維持しつつ、パラメータの総サイズを4Gバイト以下に圧縮できます．

2. 蒸留 （Distillation）

大きな教師モデルから小さな生徒モデルを訓練し、推論時の効率を向上させます．Raspberry Piのようなエッジ・デバイスでも、高い精度を保ちながら実行できるようになります．

3. 枝刈り （Pruning）

不要な接続を削除することで、モデル構造を効率化し、さらに計算資源の削減を実現します．

エッジ・デバイスでのLLM実装の課題

エッジ・デバイスは、リアルタイム応答や低電力動作が求められます．Raspberry PiのようなデバイスでLLMを稼働させる際の主要な課題を以下に示します．

1. 電力と冷却

高負荷処理では5V 5A以上の電力が必要で、ファンやヒートシンクを追加することが推奨されます．適切な電力供給がない場合、ラズパイが途中でシャットダウンするリスクがあります．

2. リアルタイム処理

エッジ・デバイスでは、自動運転やスマートホームなど、リアルタイム応答が求められるシナリオが多いです．しかし、Raspberry PiのCPU性能は限られており、Llama2 7BのようなLLMをそのまま動かすことは難しいため、モデル軽量化が必須です．

Llama2とモデル軽量化

Llama2 7Bの特徴

Llama2 7BはMeta社によって開発された、約70億のパラメータを持つLLMです．通常の推論には数十Gバイトのメモリが必要ですが、エッジ・デバイス向けの実装ではこの規模を縮小する必要があります．量子化や蒸留を使うことで、計算効率と精度のバランスを取ります．

量子化のメリット

量子化は、モデルの重みを32ビットから8ビットに縮小し、メモリ消費を削減します．例えば、元の28GバイトのLlama2 7Bモデルを、量子化により4Gバイト以下に圧縮可能です．これにより、Raspberry Pi 5でも推論が現実的になります．

蒸留による性能向上

蒸留は、教師モデルの知識を生徒モデルに伝える手法で、計算コストを削減しつつも高精度を維持します．たとえば、教師モデルが「犬=0.7」「猫=0.3」という予測を出力する場合、生徒モデルもこの確率分布を学習し、単なる正解/不正解の判断よりも精度が高まります．

エッジ・デバイスでの応用例

エッジ・デバイスでのLLMの運用は、個人情報を含むデータの処理をクラウドに依存せず行えるという利点もあります．これにより、プライバシー保護とリアルタイム応答の両方を実現することが可能です．〈著：ZEPマガジン〉

動画を見る，または記事を読む

著者紹介

  • 株式会社クレスコ入社後，銀行向けシステムなど数多の開発にリード・エンジニアとして従事．後に自社ソリューションとなる統合認証システムの基礎を独力で開発するなど，アイデアと技術でクレスコを牽引する．技術研究所での機械学習研究を経て，人工知能を強みとする部門に異動．現在はテクニカルエバンジェリストとして企業が持つ業務課題へのAI適用に関するコンサルティング，機械学習に関する技術支援を行う一方，自ら研究テーマを持ち共同研究，実験システムの構築も担当．「SoftwareDesign」「やってみよう！機械学習」（技術評論社），「日経ソフトウェア」「AIプログラマになれる本」（日経BP）への記事寄稿，会津大学，はこだて未来大学，琉球大学，早稲田大学のほかWatson SummitやMicrosoftでの講演等，社外でも精力的に活動中

著書

  1. ラズパイ+USB SDRで作るFlightradar24 Businessアカウント・フィーダ，ZEPエンジニアリング株式会社．
  2. ［VOD/KIT］ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  3. ［VOD/KIT］世界の航空機を同時追跡！Flightradar24 ラズパイ・キット，ZEPエンジニアリング株式会社．
  4. ［VOD/KIT］人工知能カメラM5StickVで作って学ぶ画像解析AI開発入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  5. いろんなことを試して学ぶ！ Pythonプログラミング，2021年，日経BP．
  6. エッジAIプログラミング M5StickV 活用編，日経ソフトウェア2020年11月号，日経BP．
  7. エッジAIプログラミング M5StickV 準備編，日経ソフトウェア2020年7月号，日経BP．
  8. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2020年1月号，日経BP．
  9. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年9月号，日経BP．
  10. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年7月号，日経BP．
  11. AIプログラマになれる本，2019年，日経BP．
  12. やってみよう！ 機械学習 第2章 機械学習の始め方，2019年，技術評論社．
  13. 人工知能で画像生成 応用編，日経ソフトウェア2019年1月号，日経BP．
  14. 人工知能で画像生成 基本編，日経ソフトウェア2018年11月号，日経BP．
  15. 自分で構築するか，APIで機能を使うか 機械学習の始め方，Software Design2018年4月号，技術評論社．

参考文献

  1. ［VOD/Pi3A KIT］ラズパイ・キットで学ぶLinux I/Oボードの作り方・探し方・動かし方，ZEPエンジニアリング株式会社．
  2. ［VOD/Pi KIT］ラズベリー・パイで学ぶLinux＆Pythonプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  3. ［VOD/PiZero KIT］Python×ラズパイで初めての量子コンピュータ，ZEPエンジニアリング株式会社．
  4. ［VOD/Pi400 KIT］SLAMロボット＆ラズパイ付き！ROSプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  5. ［VOD/Pi KIT］ラズパイ×Pythonで動かして学ぶモータ制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．