在最新的《解码AI》系列文章中，我们探讨了如何利用NVIDIA RTX AI Toolkit和RTX AI PC工作站上的技术来微调大型语言模型（LLM），以显著提升性能。这一过程通过最新的NVIDIA RTX AI Toolkit实现，它允许开发者在RTX AI PC和工作站上轻松微调和部署AI模型，最高可将模型性能提升至原来的6倍。这种方法对于需要在特定应用场景中提供高度个性化和定制化体验的开发者来说，具有重要的实际意义。LLM具有快速理解、总结和生成基于文本内容的能力，这推动了AI领域的一些激动人心的发展。这些模型可以支持各种场景，包括生产力工具、数字助理、电子游戏中的NPC对话生成等。这些模型并非一成不变的解决方案，它们需要进行微调，以适应特定应用的需求。为了更好地理解这一过程，让我们深入探讨LLM微调的必要性和方法。尽管基础模型经过了大量数据的训练，但它们通常缺乏针对特定场景的上下文信息。例如，一个通用的LLM可能能够生成游戏对话，但可能会忽略特定角色的文风和语气的细微差别。为了解决这个问题，开发者可以使用与应用场景相关的信息来微调模型，以生成更符合需求的输出。NVIDIA RTX AI Toolkit通过一种名为低秩自适应（LoRA）的技术，使得在RTX AI PC和工作站上微调LLM变得简单。最新的工具包版本支持在NVIDIA TensorRT-LLM AI加速库中同时使用多个LoRA，这可以显著提升微调模型的性能。LoRA技术可以视为一种“补丁文件”，它包含了微调流程中的定制部分。在训练完成后，LoRA可以与基础模型无缝集成，而且几乎不增加额外的性能开销。开发者可以将多个LoRA应用到单个模型上，以服务于多种场景，这样既保持了显存占用率的低水平，又为每个特定场景提供了必要的定制细节。在实际应用中，这意味着开发者可以在显存中只保留一个基础模型，同时使用多个LoRA来实现多种定制。这种架构称为多LoRA服务，允许应用在显存中只保留一个基础模型，同时使用多个LoRA来实现多种定制。当模型被多次调用时，GPU可以并行处理所有调用，充分利用其TensorCore并减少对显存和带宽的需求。使用多LoRA的微调模型性能可以显著提升，最高可达到原始性能的6倍。例如，在GeForce RTX 4090台式电脑GPU上运行的Llama3B int4模型，通过应用LoRA，可以在保持输入序列长度为1,000个token和输出序列长度为100个token的情况下，显著提升推理性能。在游戏内对话生成的应用示例中，通过使用多LoRA服务，应用可以扩展到同时生成剧情元素和插图，两者都是由单一提示驱动的。用户可以输入一个基本的剧情创意，然后LLM会在这个基础上扩展，提供详细的剧情。应用可以使用相同的模型，并通过两个不同的LoRA进行增强，以完善剧情并生成相应的图像。NVIDIA RTX AI Toolkit的最新功能为开发者提供了强大的工具，以微调和优化LLM，以满足他们在特定场景下的需求。通过使用LoRA技术，开发者可以提高模型的性能，同时保持显存占用率的低水平，从而在AI模型的工作流中实现更高的效率和个性化体验。
