Grok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language Model

Grok-2 ist ein Makrosprachenmodell der zweiten Generation, das von Elon Musks xAI im Jahr 2024 entwickelt wurde. Ein Hauptmerkmal des Modells ist seine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, die darauf ausgelegt ist, Informationen effizienter zu verarbeiten. Einfach ausgedrückt, gibt es innerhalb des Modells mehrere Netzwerke von "Experten", und je nach Art des Problems aktiviert das System nur die relevantesten Experten, um das Problem zu lösen, anstatt das gesamte große Modell zu mobilisieren. Dieser Ansatz spart Rechenressourcen bei gleichbleibend hoher Leistung. Die Modellgewichte von Grok-2 stehen Forschern und Entwicklern öffentlich zur Verfügung und können von der Hugging-Face-Community heruntergeladen werden; die Gesamtdateigröße beträgt etwa 500 GB. Grok-2 wurde entwickelt, um den Dialog, die Programmierung und die Argumentation zu verbessern, und hat in einer Reihe von Benchmarks eine Leistung gezeigt, die mit den führenden Modellen der Branche vergleichbar oder sogar besser ist.

Funktionsliste

• Hybride Expertenarchitektur (MoE)Das Modell besteht aus mehreren Expertennetzwerken, und für jede Schlussfolgerung wird nur ein Teil der Experten aktiviert, was die Effizienz der Berechnungen erhöht.
• starke LeistungLeistung konkurriert mit Spitzenmodellen wie GPT-4-Turbo, Claude 3.5 Sonnet und anderen in mehreren Benchmarks für Programmierung, Mathematik und integriertes Denken.
• offene GewichtungDie Modellgewichte stehen der Gemeinschaft offen, und die Benutzer können die vollständigen Modelldateien (~500 GB) von Hugging Face für den lokalen Einsatz und die Forschung herunterladen.
• Gemeinschaftslizenz: Das Modell verwendet Grok 2 Gemeinschaftslizenzvereinbarungen, die die Nutzung in der Forschung und in nichtkommerziellen Projekten ermöglichen, aber auch einen Weg für die zulässige kommerzielle Nutzung bieten.
• Hohe Hardware-AnforderungenAufgrund der schieren Größe des Modells erfordert der Betrieb von Grok-2 ein hohes Maß an Hardware, und es wird offiziell empfohlen, mindestens 8 GPUs mit mehr als 40 GB Speicher zu verwenden.

Hilfe verwenden

Das Grok-2 Modell ist aufgrund seines großen Umfangs und der hohen Hardwareanforderungen für Entwickler und Forscher mit speziellen Hardwareumgebungen gedacht. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Schritte zur Bereitstellung und Ausführung des Grok-2-Modells in Ihrer lokalen Umgebung:

Schritt 1: Vorbereitung der Umgebung und Hardware-Anforderungen

Bevor Sie beginnen, vergewissern Sie sich, dass Ihr System die folgenden Bedingungen erfüllt:

• GPUsDas Modell muss über mindestens 8 Hochleistungs-GPUs mit jeweils mehr als 40 GB VRAM verfügen, da die Tensor-Parallelität (TP) von Grok-2 auf 8 eingestellt ist und das Modell gleichmäßig auf alle 8 GPUs verteilt werden muss, damit es läuft.
• SpeicherplatzMindestens 500 GB freier Festplattenspeicher für die heruntergeladene Datei mit den Modellgewichten.
• SoftwareumgebungInstallieren Sie die Python 3.x Umgebung und bereiten Sie sich darauf vor, die erforderlichen Abhängigkeiten mit pip zu installieren.

Schritt 2: Herunterladen von Modellgewichten

Die Modellgewichte von Grok-2 werden auf dem Hugging Face Hub gehostet. Sie können die huggingface-cli Befehlszeilentool zum Herunterladen.

1. Installation des Werkzeugs für die Nabe mit Umschlagfläche::
   Wenn Sie dieses Tool nicht in Ihrer Umgebung installiert haben, können Sie es über pip installieren.

   pip install -U "huggingface_hub[cli]"
   

2. Führen Sie den Download-Befehl aus::
   Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus. Sie können die /local/grok-2 Ersetzen Sie durch den lokalen Pfad, in dem Sie das Modell speichern möchten.

   huggingface-cli download xai-org/grok-2 --local-dir /local/grok-2
   

   zur Kenntnis nehmenDer Downloadvorgang kann aufgrund von Netzwerkproblemen unterbrochen werden. Wenn ein Fehler auftritt, führen Sie den Befehl bitte erneut aus. Das Download-Tool unterstützt unterbrochene Downloads, bis alle Dateien (insgesamt 42) erfolgreich heruntergeladen wurden.

Schritt 3: Installieren Sie die Inferenzmaschine SGLang

Um Grok-2 effizient zu betreiben, wird offiziell empfohlen, die SGLang Inferenzmaschine zu verwenden.

1. Installation von SGLang::
   Bitte installieren Sie die neueste Version aus dem offiziellen SGLang GitHub Repository (Anforderungen >= v0.5.1).

   pip install -U sglang
   

   Um die beste Leistung zu erzielen, wird empfohlen, entsprechend Ihrer CUDA-Version aus dem Quellcode zu kompilieren und zu installieren.

Schritt 4: Starten Sie den Argumentationsserver

Sobald Sie alle Abhängigkeiten heruntergeladen und installiert haben, können Sie einen lokalen Inferenzserver starten, um Grok-2 Modelle zu laden und auszuführen.

1. Starten von Serverbefehlen::
   Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus. Stellen Sie sicher, dass der Modellpfad in dem Befehl (--model) und den Pfad zum Lexer (--tokenizer-path) zeigt auf den Ordner, den Sie zuvor heruntergeladen haben.

   python3 -m sglang.launch_server --model /local/grok-2 --tokenizer-path /local/grok-2/tokenizer.tok.json --tp 8 --quantization fp8 --attention-backend triton
   

   • --model /local/grok-2Gibt den Pfad zum Ordner an, in dem sich die Modellgewichte befinden.
   • --tokenizer-path /local/grok-2/tokenizer.tok.json: Gibt einen bestimmten Pfad zur Teilnehmerdatei an.
   • --tp 8Tensorparallelität: Setzen Sie die Anzahl der Tensorparallelität auf 8, was 8 GPUs entspricht.
   • --quantization fp8: Verwendung fp8 Quantisierung zur Optimierung von Leistung und Grafikspeichernutzung.
   • --attention-backend tritonTriton als Backend für den Aufmerksamkeitsmechanismus verwenden, um die Berechnungseffizienz zu verbessern.

   Nachdem der Server erfolgreich gestartet wurde, lauscht er auf Netzwerkanfragen und wartet darauf, dass Clients eine Verbindung herstellen.

Schritt 5: Senden Sie eine Anfrage zur Interaktion mit dem Modell

Sobald der Server läuft, können Sie eine Anfrage an das Modell senden und über ein Clientskript eine Antwort erhalten.

1. Verwenden Sie das offizielle Testskript::
   SGLang bietet ein einfaches clientseitiges Testskript send_one. Sie können damit schnell testen, ob das Modell richtig funktioniert.

   python3 -m sglang.test.send_one --prompt "Human: What is your name?<|separator|>\n\nAssistant:"
   

   • Tipp-FormatGrok-2 ist ein auf den Dialog abgestimmtes Modell und muss daher einer bestimmten Chat-Vorlage folgen. Das Format der Vorlage ist "Human: {你的问题}<|separator|>\n\nAssistant:".<|separator|> ist ein besonderes Trennzeichen.
2. Erwartetes Ergebnis::
   Wenn alles in Ordnung ist, gibt das Modell seinen Namen "Grok" zurück. Dies bedeutet, dass der gesamte Bereitstellungsprozess erfolgreich abgeschlossen wurde. Sie können die --prompt Parameter, um zusätzliche Fragen an das Modell zu stellen.

Mit diesen Schritten können Sie das Grok-2 Modell erfolgreich auf Ihrer eigenen Hardware einsetzen und verwenden.

Anwendungsszenario

1. Forschung und Entwicklung
   Forscher und Entwickler können die offenen Gewichte von Grok-2 nutzen, um eingehende Studien zur Erforschung der Funktionsweise hybrider Expertenmodelle durchzuführen oder sie für spezifische akademische oder kommerzielle Aufgaben zu optimieren, um die KI-Technologie voranzubringen.
2. Komplexe Codegenerierung und Fehlerbehebung
   Grok-2 eignet sich hervorragend für Codierungsaufgaben. Entwickler können damit komplexe Codeschnipsel generieren, Programmierrätsel lösen, vorhandenen Code debuggen oder Code von einer Programmiersprache in eine andere konvertieren und so die Entwicklungseffizienz erheblich steigern.
3. Erstellung von Inhalten in speziellen Bereichen
   Für Bereiche, die tiefgreifende Kenntnisse und komplexe Überlegungen erfordern, wie z. B. das Verfassen juristischer Dokumente, wissenschaftlicher Dissertationen oder Marktanalysen, kann Grok-2 hochwertige erste Entwürfe und kreative Ideen liefern, die Fachleuten helfen, viel Zeit und Mühe zu sparen.
4. Fortgeschrittenes Dialogsystem
   Mit seinen leistungsstarken Funktionen zum Verstehen und Generieren natürlicher Sprache kann Grok-2 als Gehirn fortschrittlicher Chatbots oder virtueller Assistenten in Szenarien wie High-End-Kundenservice und internen Wissensdatenbanken für Fragen und Antworten eingesetzt werden, um eine genauere und kontextbezogene Interaktion zu ermöglichen.

QA

1. Was ist das Mixed Expert (MoE) Modell?
   Mixed Expertise (MoE) ist eine neuronale Netzarchitektur. Anstelle eines einzigen riesigen Modells besteht es aus mehreren kleineren "Experten"-Netzen und einem "Gating"-Netz. Wenn eine Anfrage eingegeben wird, bestimmt das Gating-Netzwerk, welche Experten am besten geeignet sind, um die Aufgabe zu bewältigen, und aktiviert dann nur eine kleine Anzahl von Experten, um die Antwort zu generieren.Grok-2 nutzt diese Architektur, um die Berechnungseffizienz zu verbessern und gleichzeitig die Modellgröße und -kapazität beizubehalten.
2. Was für eine Hardware brauche ich, um Grok-2 zu betreiben?
   Laut der offiziellen Seite von Hugging Face ist für die Ausführung von Grok-2 sehr leistungsstarke Hardware erforderlich. Insbesondere benötigen Sie einen Server mit 8 Grafikprozessoren, von denen jeder über mehr als 40 GB Videospeicher verfügen muss - eine sehr hohe Messlatte, die in der Regel nur von spezialisierten Forschungsinstituten oder großen Unternehmen erfüllt wird.
3. Was sind die Grenzen der Grok-2-Lizenz?
   Grok-2 verwendet die Grok 2 Gemeinschaftslizenzvereinbarung. Im Rahmen dieser Vereinbarung können Sie die Software für akademische Forschung und nicht-kommerzielle Zwecke nutzen. Für die kommerzielle Nutzung gibt es entsprechende Lizenzbedingungen. Eine wichtige Einschränkung ist, dass Sie Grok-2 oder seine Ergebnisse nicht zum Trainieren oder Verbessern eines anderen großen Sprachmodells verwenden dürfen, obwohl die Feinabstimmung selbst erlaubt ist.