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と実践的なガイダンス

EXO:アイドル状態の家庭用デバイスを使用して分散AIクラスタを実行し、複数の推論エンジンとデバイスの自動検出をサポートする。

はじめに

Exoは、日常的なデバイス(iPhone、iPad、Android、Mac、Linuxなど)を使用して独自のAIクラスタを実行することを目的としたオープンソースプロジェクトです。動的なモデルのパーティショニングと自動化されたデバイスの発見により、Exoは複数のデバイスを単一の強力なGPUに統合することができ、LLaMA、Mistral、LlaVA、Qwen、Deepseekなどの複数のモデルをサポートしています。また、ExoはChatGPT互換のAPIを提供し、ユーザーが独自のハードウェア上でモデルを簡単に実行できるようにしています。

EXO:複数の推論エンジンと自動デバイス検出をサポートし、アイドル状態のホームコンピュータを使用して分散AIクラスタを実行します。-1


 

機能一覧

  • 幅広いモデルのサポートLLaMA、Mistral、LlaVA、Qwen、Deepseekなど幅広い機種に対応。
  • 動的モデル分割現在のネットワーク・トポロジーとデバイス・リソースに基づいてモデル分割を最適化します。
  • デバイスの自動検出手動で設定することなく、自動的に他のデバイスを検出します。
  • ChatGPT互換APIChatGPTと互換性のあるAPIを提供し、独自のハードウェアでモデルを実行できるようにします。
  • 設備平等デバイス同士はポイント・ツー・ポイントで接続され、マスター・スレーブ方式ではありません。
  • 複数のパーティショニング戦略リングメモリ加重パーティショニングなど、さまざまなパーティショニング戦略をサポート。

 

ヘルプの使用

ヘルプの使用

設置プロセス

  1. 予備::
    • Pythonのバージョンが3.12.0以上であることを確認してください。
    • Linuxを使用し、NVIDIA GPUをサポートしている場合は、NVIDIAドライバ、CUDAツールキット、cuDNNライブラリをインストールします。
  2. ソースからのインストール::
    • クローニング・プロジェクトgit clone https://github.com/exo-explore/exo.git
    • プロジェクト・カタログにアクセスする:CDエクソ
    • 依存関係をインストールします:pip install -e .
    • あるいは、仮想環境を使ってインストールする:ソース install.sh

機能 操作の流れ

  1. 運用モデル::
    • 複数のmacOSデバイスでサンプルを実行する:
      • 設備 1:エクソ
      • 設備 2:エクソ
      • Exoは自動的に他のデバイスを検出し、ChatGPTのようなWebUIを起動します。http://localhost:52415.
    • 単一のデバイスでサンプルを実行する:
      • コマンドを使う:エキゾ・ランllama-3.2-3b
      • カスタムプロンプトを使用する:exo run llama-3.2-3b -プロンプト "exoの意味は?"
  2. モデル・ストレージ::
    • デフォルトでは、モデルは~/.cache/huggingface/hub.
    • これは、環境変数HF_HOMEをクリックしてモデルの保存場所を変更します。
  3. テスト中にコンポーネントを調整する::
    • 環境変数の使用デバッグ(0-9) デバッグログを有効にする:DEBUG=9 エキソ
    • tinygrad推論エンジンには、別のデバッグ・フラグを使用する。TINYGRAD_DEBUG(1-6):TINYGRAD_DEBUG=2 exo
  4. フォーマットコード::
    • 利用するヤップフォーマットコード:
      • インストールフォーマットの要件:pip3 install -e '.[フォーマット]'
      • フォーマットスクリプトを実行する:python3 format.py ./exo

使用方法

  1. EXOの立ち上げ::
   エクソ

EXOは、追加設定なしで自動的に他のデバイスを検出し、接続します。

  1. 運用モデル::
    • デフォルトモデルを使用する:
     エキゾ・ランllama-3.2-3b
    
    • カスタムのヒント
     exo run llama-3.2-3b --prompt "EXOの意味は?"
    
  2. APIの使用例::
    • リクエストを送信 バッシュ
      curl http://localhost:52415/v1/chat/completions
      -H「Content-Type: application/json」。
      -d '{
      "model": "llama-3.2-3b".
      "メッセージ": [{"役割": "ユーザー", "内容": "EXOの意味は?" }] 。,
      「温度」:0.7
      }'

パフォーマンス最適化

  • macOSユーザー::
    • macOSの最新バージョンにアップグレードする。
    • うごきだす./configure_mlx.shGPUメモリ割り当ての最適化。

一般的な問題

  • SSLエラー一部のMacOS/Pythonのバージョンでは、証明書が正しくインストールされません。以下のコマンドを実行して修正してください:
  /アプリケーション/Python 3.x/証明書のインストール.コマンド
  • デバッグ・ログデバッグログを有効にする:
  DEBUG=9 エキソ
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