인터넷 없이 로컬 환경에 오픈 소스 LLM을 설치하는 단계별 가이드

요약

빠르게 발전하는 AI 세계에서 FALCON과 같은 LLM( 대형 언어 모델 )을 로컬 시스템에 설치하는 것은 독특한 과제와 기회를 제공합니다. 이 가이드는 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 유지하면서 최적의 성능을 달성하는 데 중점을 두고 FALCON 오픈 소스 LLM을 설정하는 중요한 단계를 안내하도록 설계되었습니다.

최고의 성능과 강력한 보안을 보장하는 유명한 오픈 소스 LLM(대형 언어 모델)인 FALCON의 로컬 배포 여정을 시작하세요. 이 포괄적인 가이드에서는 하드웨어 전제 조건, 소프트웨어 설치 및 데이터 교육을 다루면서 정기적인 테스트, 유지 관리, 확장성 고려 사항 및 비용 분석의 중요성을 강조합니다. 더 넓은 관점을 원하면 상위 5개 오픈 소스 LLM 에 대한 정보를 얻고 안전한 구현을 위해 Creole Studios 의 전문 지식을 활용하여 엄격한 데이터 개인 정보 보호 표준을 유지하면서 AI의 힘을 활용할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.

요구 사항 이해

설치 프로세스를 시작하기 전에 FALCON과 같은 정교한 모델을 실행하기 위한 요구 사항을 이해하는 것이 중요합니다 .

• 하드웨어 사양 : FALCON은 1,800억 개의 엄청난 매개변수를 갖고 있어 상당한 컴퓨팅 리소스를 요구합니다. 이를 위해서는 일반적으로 모델을 관리하기 위해 여러 고급 GPU(예: NVIDIA A100s), 상당한 RAM(128GB 이상) 및 고속 스토리지 솔루션(SSD 또는 NVMe)을 갖춘 서버급 시스템이 포함된 고성능 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 그리고 데이터를 효율적으로 AI 및 ML 환경 설정에 대한 NVIDIA의 지침을 참조할 수 있습니다.
• 소프트웨어 환경 : FALCON을 효과적으로 실행하려면 안정적이고 호환 가능한 소프트웨어 환경이 필요합니다. 뛰어난 GPU 지원과 필수 도구 및 라이브러리와의 호환성을 위해 Ubuntu 또는 CentOS와 같은 Linux 기반 운영 체제를 권장합니다. 소프트웨어 스택에는 GPU 가속을 위한 CUDA 툴킷, 심층 신경망을 위한 cuDNN, PyTorch와 같은 기계 학습 프레임워크가 포함되어 있습니다.

모델 획득

다음 단계는 FALCON 모델을 획득하는 것입니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다 .

• 모델 라이선스 : FALCON의 최신 가용성 및 라이선스 옵션을 확인하세요. FALCON과 같은 모델의 라이선스에는 일반적으로 협상과 합의가 포함되어 해당 모델을 사용할 수 있는 법적 권리가 있는지 확인합니다. 업데이트 및 라이선스 세부 정보는 공식 FALCON 저장소 또는 관련 AI 모델 마켓플레이스를 주시하세요.
• 모델 전송 : 설정의 에어갭 특성을 고려할 때 모델을 로컬 환경으로 전송하는 것은 중요한 단계입니다. 여기에는 안전하고 암호화된 저장 장치를 사용하여 모델을 물리적으로 전송하는 것이 포함될 수 있습니다. 이 전송 중 모델의 무결성과 보안이 가장 중요합니다.

인프라 설정

강력한 인프라 구축은 FALCON LLM의 효율적인 운영을 위해 매우 중요합니다 .

• 서버 구성 : 고강도 AI 워크로드에 맞게 서버를 최적화합니다. 여기에는 병렬 처리를 위한 여러 GPU 구성, 시스템 내 고대역폭 네트워킹 보장, 열 출력 관리를 위한 효과적인 냉각 솔루션 구현이 포함됩니다.
• 스토리지 관리 : FALCON의 크기와 작업하게 될 잠재적으로 큰 데이터 세트를 고려하여 스토리지 아키텍처를 신중하게 계획하세요. 속도를 위해서는 대용량 SSD 또는 NVMe 드라이브를 권장합니다. 중복성과 백업 시스템이 마련되어 있는지 확인하세요.
• 전원 및 냉각 : 이러한 강력한 서버에는 적절한 전원 공급 장치 및 냉각 시스템이 필요합니다. 인프라가 이러한 요구 사항을 처리할 수 있는지 확인하세요. 이 설정을 유지할 수 있는 데이터 센터를 설계하려면 하드웨어 전문가와 상담하는 것이 좋습니다.

필수 소프트웨어 설치

소프트웨어 설치는 오픈 소스 LLM 설정에서 중요한 단계입니다 .

• 운영 체제 설정 : 선택한 Linux 배포판을 설치합니다. Ubuntu와 CentOS는 안정성과 지원 측면에서 널리 사용되는 선택입니다. 하드웨어 리소스를 최적으로 사용하도록 OS가 구성되어 있는지 확인하십시오.
• 종속성 설치 : GPU 지원을 위한 CUDA 툴킷, 딥 러닝 기능을 위한 cuDNN, 머신 러닝 프레임워크인 PyTorch를 설치합니다. FALCON 모델과 호환되는 버전을 사용하고 있는지 확인하세요.
• 보안 소프트웨어 : Air-Gapped 환경에서는 내부 보안이 핵심입니다. 강력한 방화벽과 침입 탐지 시스템을 설치하세요. 시스템이 격리되어 있더라도 내부 위협이나 우발적인 위반이 발생할 수 있습니다.

모델 설치

FALCON 모델 설치에는 여러 단계가 포함됩니다 .

• 모델 전송 : 암호화된 저장 장치를 사용하여 모델 파일을 로컬 시스템으로 안전하게 전송합니다.
• 설치 과정 : FALCON에서 제공하는 설치 가이드를 따르세요. 여기에는 일반적으로 환경 변수 설정, 모델 파일 로드 및 모델 매개변수 구성이 포함됩니다.
• 확인 : 설치 후 설치의 무결성을 확인합니다. 모델 파일이 손상되지 않았는지, 모델이 초기 진단을 올바르게 실행하는지 확인하십시오.

데이터 보안 및 규정 준수

Air-Gapped 환경에서 데이터 보안을 보장하려면 여러 보호 계층이 필요합니다 .

• 암호화 : 네트워크 내에서 전송 중인 데이터와 저장 중인 모든 데이터를 암호화해야 합니다. 데이터를 보호하기 위해 강력한 암호화 프로토콜을 구현하십시오.
• 규정 준수 : 관련 데이터 보호 규정 및 업계 표준을 준수합니다. 시스템의 규정 준수 여부를 정기적으로 감사하세요.
• 접근통제 : 엄격한 접근통제 정책을 구현합니다. 승인된 담당자만 모델과 데이터에 접근할 수 있어야 합니다.

선별된 데이터로 모델 교육

FALCON을 특정 요구 사항에 맞게 조정하려면 선별된 데이터로 교육하는 것이 필수적입니다 .

• 데이터 수집 및 준비 : 사용 사례와 관련된 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 대표성이 있고 다양하며 품질이 높아야 합니다. 데이터가 훈련에 적합한지 확인하기 위해 데이터를 전처리하고 정리합니다.
• 훈련 프로세스 : FALCON의 훈련 매개변수를 목표에 맞게 구성합니다. FALCON과 같은 모델을 교육하려면 기계 학습 원리와 모델 아키텍처의 세부 사항에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
• 모니터링 및 조정 : 성과와 정확성을 위해 교육 과정을 지속적으로 모니터링합니다. 원하는 결과를 얻기 위해 필요에 따라 훈련 데이터나 매개변수를 조정할 준비를 하십시오.

테스트 및 유지 관리

모델의 장기적인 성공을 위해서는 정기적인 테스트와 유지 관리가 매우 중요합니다 .

• 성능 테스트 : 모델의 정확성과 효율성을 정기적으로 테스트합니다. 여기에는 검증 데이터 세트를 실행하고 모델 출력의 일관성과 품질을 확인하는 작업이 포함됩니다.
• 소프트웨어 및 하드웨어 유지 관리 : 소프트웨어 환경을 정기적으로 업데이트하고 패치합니다. 냉각 시스템 관리, 전원 공급 장치 점검, 결함이 있는 구성 요소 교체 등 하드웨어가 효율적으로 작동하는지 유지 관리합니다.
• 모델 업데이트 : FALCON 모델 업데이트를 최신 상태로 유지하세요. Air-Gapped 환경에서 모델을 업데이트하려면 업데이트된 모델 파일을 수동으로 전송해야 할 수도 있습니다.

확장성과 비용

향후 성장과 설정에 따른 비용 영향을 고려하십시오 .

• 확장성 계획 : 인프라의 잠재적인 확장을 계획합니다. 여기에는 더 많은 GPU 추가, 스토리지 확장 또는 에어갭 환경 내 네트워크 용량 향상이 포함될 수 있습니다.
• 비용 분석 : FALCON 유지 및 운영에 소요되는 비용을 정기적으로 검토합니다. 여기에는 하드웨어 비용, 에너지 소비 및 라이센스 비용이 포함됩니다.

최종 참고 사항: 오픈 소스 LLM 및 Creole Studios의 전문성의 중요성

FALCON과 같은 오픈 소스 LLM을 로컬에 설치하면 탁월한 데이터 개인정보 보호, 사용자 정의, AI 기능 제어 등 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 AI의 강력한 기능을 활용하는 동시에 중요한 데이터가 안전한 개인 네트워크의 범위 내에 유지되도록 할 수 있습니다.

Creole Studios는 로컬, 에어 갭 환경에서 오픈 소스 LLM을 설정하고 유지 관리하는 복잡한 프로세스를 통해 고객을 지원하는 데 탁월합니다. 우리의 전문 지식은 원활하고 안전하며 효과적인 구현을 보장하여 기업이 최고 수준의 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 유지하면서 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 우리의 지원을 통해 기업은 AI 구현의 과제를 자신있게 탐색하고 빠르게 진화하는 기술 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.