Оптимизация моделей Transformer для входных последовательностей переменной длины

Этот пост посвящен оптимизации производительности и снижению затрат на обучение и развертывание масштабных моделей ИИ, особенно с фокусом на архитектуре Transformer и её механизме внимания. В нем рассматриваются PyTorch NestedTensors, FlashAttention2 и xFormers как решения проблемы обработки входных последовательностей переменной длины. Пост также демонстрирует, как интегрировать эти оптимизации в существующие модели Hugging Face с минимальными изменениями кода. Определяется игрушечная модель большой языковой модели (LLM), и создается набор данных, содержащий последовательности переменной длины. Пост завершается обсуждением PyTorch SDPA с паддингом и предоставляет базовую конфигурацию эксперимента для дальнейшего анализа.