Intel подобрява PyTorch с DeepSeek-R1

Intel представи най-новата версия на своето разширение PyTorch, стратегически ход, предназначен да оптимизира производителността на PyTorch специално за хардуерната екосистема на Intel. Издаването на Intel Extension за PyTorch v2.7 носи набор от подобрения, включително поддръжка за авангардни големи езикови модели (LLM), значителни оптимизации на производителността и набор от други подобрения, насочени към овластяване на разработчици и изследователи, използващи платформите на Intel.

Поддръжка на модела DeepSeek-R1

Основен акцент на Intel Extension за PyTorch 2.7 е неговата всеобхватна поддръжка за модела DeepSeek-R1, виден играч в сферата на големите езикови модели. Тази интеграция позволява INT8 прецизност на модерния Intel Xeon хардуер, отключвайки нови възможности за ефективни и високопроизводителни задачи за обработка на естествен език. Използвайки INT8 прецизност, потребителите могат да постигнат значителни печалби в изчислителната скорост и използването на паметта, което прави възможно разгръщането и стартирането на сложни LLM на широко възприетите процесори Xeon на Intel.

Моделът DeepSeek-R1 е известен със способността си да се справя със сложни езикови задачи, което го прави ценен актив за приложения като:

• Разбиране на естествен език (NLU): Анализиране и тълкуване на значението на текста, позволявайки на машините да разбират нюансите на човешкия език.
• Генериране на естествен език (NLG): Генериране на текст с човешко качество за различни цели, включително създаване на съдържание, чатботове и автоматизирано писане на отчети.
• Машинен превод: Прецизно превеждане на текст между различни езици, улесняващо междукултурната комуникация и споделянето на информация.
• Отговаряне на въпроси: Предоставяне на уместни и информативни отговори на въпроси, зададени на естествен език, подобрявайки извличането на знания и достъпността.

С Intel Extension за PyTorch 2.7 разработчиците могат безпроблемно да интегрират DeepSeek-R1 в своите работни процеси, базирани на PyTorch, използвайки възможностите на модела за изграждане на иновативни и въздействащи приложения.

Интеграция на модела Microsoft Phi-4

В допълнение към поддръжката на DeepSeek-R1, актуализираното разширение на Intel разширява своята съвместимост, за да обхване наскоро пуснатия модел Microsoft Phi-4, включително неговите варианти: Phi-4-mini и Phi-4-multimodal. Тази интеграция подчертава ангажимента на Intel да поддържа разнообразна гама от LLM, предоставяйки на разработчиците широк спектър от опции, които да отговарят на техните специфични нужди и изисквания на проекта.

Семейството модели Microsoft Phi-4 предлага завладяваща комбинация от производителност и ефективност, което го прави привлекателен избор за среди с ограничени ресурси и разгръщане на границата. Неговият по-малък отпечатък и оптимизирана архитектура му позволяват да достави впечатляващи резултати, без да изисква прекомерни изчислителни ресурси.

Вариантът Phi-4-mini е особено подходящ за приложения, където размерът на модела и латентността са критични съображения, като например:

• Мобилни устройства: Изпълнение на задачи за обработка на естествен език на смартфони и таблети, позволяващо интелигентни асистенти и персонализирани изживявания.
• Вградени системи: Интегриране на езикови възможности във вградени устройства, като например интелигентни говорители, IoT устройства и носими технологии.
• Изчисления на границата: Обработка на езикови данни на границата на мрежата, намаляване на латентността и подобряване на отзивчивостта за приложения в реално време.

Вариантът Phi-4-multimodal, от друга страна, разширява възможностите на модела да обработва както текст, така и визуални данни, отваряйки нови пътища за мултимодални приложения, като например:

• Описване на изображения: Генериране на текстови описания на изображения, предоставящи контекст и достъпност за лица с увредено зрение.
• Визуално отговаряне на въпроси: Отговаряне на въпроси за изображения, позволяващо на машините да разбират и разсъждават върху визуално съдържание.
• Мултимодални диалогови системи: Създаване на чатботове, които могат да взаимодействат с потребителите чрез текст и изображения, подобрявайки ангажираността и персонализирането.

Чрез поддръжката на семейството модели Microsoft Phi-4, Intel Extension за PyTorch 2.7 дава възможност на разработчиците да изследват потенциала на ефективни и универсални езикови модели в широк спектър от приложения.

Оптимизации на производителността за големи езикови модели

Освен разширяването на поддръжката на модела, Intel включи серия от оптимизации на производителността в Intel Extension за PyTorch 2.7, специално насочени към големи езикови модели. Тези оптимизации са проектирани да ускорят обучението и извода, позволявайки на потребителите да постигнат по-бързи времена за изпълнение и подобрено използване на ресурсите.

Оптимизациите на производителността обхващат различни техники, включително:

• Ядрен синтез: Комбиниране на множество операции в едно ядро, намаляване на режийните разходи и подобряване на ефективността на изпълнение.
• Оптимизация на паметта: Оптимизиране на разпределението и използването на паметта, минимизиране на отпечатъка на паметта и подобряване на локалността на данните.
• Квантуване: Намаляване на прецизността на теглата и активациите на модела, позволяващо по-бързо изчисление и намалени изисквания за памет.
• Успоредяване: Разпределяне на изчисленията между множество ядра и устройства, максимизиране на използването на хардуера и ускоряване на обучението и извода.

Тези оптимизации са особено полезни за големи езикови модели, които често изискват значителни изчислителни ресурси и капацитет на паметта. Използвайки тези техники, потребителите могат да преодолеят ограниченията в производителността и да отключат пълния потенциал на LLM на хардуерните платформи на Intel.

Подобрена документация и обработка на мултимодални модели

Intel Extension за PyTorch 2.7 включва също подобрена документация относно обработката на мултимодални модели и DeepSeek-R1. Тази подобрена документация предоставя на разработчиците ясни и сбити указания за това как ефективно да използват тези модели и да ги интегрират в своите приложения.

Документацията обхваща редица теми, включително:

• Конфигурация на модела: Настройване и конфигуриране на моделите за оптимална производителност.
• Предварителна обработка на данни: Подготовка на данни за въвеждане в моделите.
• Извод: Изпълнение на извод с моделите и тълкуване на резултатите.
• Обучение: Обучение на моделите върху персонализирани набори от данни.
• Отстраняване на неизправности: Разрешаване на често срещани проблеми и отстраняване на грешки.

Подобрената документация има за цел да намали бариерата за влизане за разработчици, които са нови в мултимодалните модели и DeepSeek-R1, като им позволява бързо да се запознаят и да започнат да изграждат иновативни приложения.

Пребазиран на Intel oneDNN 3.7.2 Neural Network Library

Intel Extension за PyTorch 2.7 е пребазиран спрямо библиотеката за невронни мрежи Intel oneDNN 3.7.2, осигуряваща съвместимост и достъп до най-новите оптимизации на производителността и функции. Intel oneDNN е високопроизводителна библиотека с отворен код, която предоставя градивни елементи за приложения за дълбоко обучение.

Чрез пребазиране на разширението върху най-новата версия на oneDNN, Intel гарантира, че потребителите могат да се възползват от текущите подобрения в ускорението и оптимизацията на дълбокото обучение. Тази интеграция предоставя солидна основа за изграждане на високопроизводителни PyTorch приложения на хардуерните платформи на Intel.

Ползи от Intel Extension за PyTorch

Intel Extension за PyTorch предлага множество предимства за разработчици и изследователи, работещи с PyTorch на хардуер на Intel:

• Подобрена производителност: Оптимизации, специално пригодени за процесори на Intel, водещи до по-бързи времена за обучение и извод.
• Разширена поддръжка на модели: Съвместимост с широка гама от популярни големи езикови модели, включително DeepSeek-R1 и Microsoft Phi-4.
• Подобрена документация: Ясна и сбита документация, която да ръководи разработчиците през интеграцията и оптимизацията на модела.
• Безпроблемна интеграция: Лесен за използване API и интеграция със съществуващи работни процеси на PyTorch.
• Отворен код: Лицензът с отворен код позволява персонализиране и принос от общността.

Използвайки Intel Extension за PyTorch, потребителите могат да отключат пълния потенциал на хардуерните платформи на Intel за приложения за дълбоко обучение, ускорявайки иновациите и стимулирайки нови открития.

Случаи на употреба и приложения

Intel Extension за PyTorch 2.7 отваря широк спектър от възможности за случаи на употреба и приложения, включително:

• Обработка на естествен език: Изграждане на чатботове, системи за езиков превод и инструменти за анализ на настроенията.
• Компютърно зрение: Разработване на приложения за разпознаване на изображения, откриване на обекти и анализ на видео.
• Препоръчителни системи: Създаване на персонализирани препоръки за електронна търговия, поточно предаване на мултимедия и други платформи.
• Научни изчисления: Ускоряване на симулации и анализ на данни в области като физика, химия и биология.
• Финансов модел: Разработване на модели за управление на риска, откриване на измами и алгоритмична търговия.

Универсалността на Intel Extension за PyTorch го прави ценен инструмент за изследователи, разработчици и организации в широк спектър от индустрии.

Заключение

Издаването на Intel Extension за PyTorch v2.7 отбелязва значителна стъпка напред в оптимизирането на PyTorch за хардуерната екосистема на Intel. Със своята поддръжка за нови големи езикови модели, оптимизации на производителността и подобрена документация, това разширение дава възможност на разработчиците и изследователите да изграждат иновативни и въздействащи приложения за дълбоко обучение на платформите на Intel. Използвайки Intel Extension за PyTorch, потребителите могат да отключат пълния потенциал на хардуера на Intel и да ускорят своите проекти за дълбоко обучение.