안녕하세요, r/LocalLLaMA 여러분. 홍콩의 작은 팀인 Blockway입니다. 저희 v1 게시물 이후 가장 많이 받은 질문은 기본적으로 '좋습니다만, 이 모델은 왜 존재하는 건가요?'였습니다. 충분히 공감합니다. 여기에 솔직한 답변을 드립니다.
문제는 장기 에이전트 세션이 VRAM(비디오 메모리)을 소모한다는 것입니다. 일반적인 밀집형 모델(dense model)의 경우 모든 레이어에서 KV 캐시를 유지하며, 이는 토큰마다 증가합니다. 따라서 언젠가는 컨텍스트를 자르거나 클라우드로 이동해야 합니다. 저희는 장기 세션이 사용자의 GPU에 머물기를 바랐습니다. 그래서 72개 레이어 중 54개가 증가하는 캐시 대신 작고 고정된 크기의 상태를 유지하도록 Volundr을 구축했습니다.
왜 자체 엔진을 작성했나요? 기존 서버들은 그러한 종류의 모델을 위해 설계되지 않았기 때문에, 저희는 Agens Engine(MIT)을 이를 중심으로 작성했습니다. 이 엔진이 자랑하는 두 가지 기능이 있습니다:
- 대화가 중단된 지점을 기억하여 후속 질문 시 전체 기록을 다시 읽지 않게 합니다.
- 사용자가 지정한 GPU 메모리 예산 내에서 작동합니다. 긴 컨텍스트는 VRAM이 증가하는 대신 시스템 RAM으로 넘칩니다.
영상: 한 번의 끊김 없는 실시간 테스트입니다. 110K 토큰 분량의 소설을 읽는 데 약 69초가 걸립니다. 후속 질문에 대한 답변은 엔진이 중단된 지점부터 이어서 처리하기 때문에 0.5초 만에 완료됩니다. GPU 메모리는 약 15.6 GiB에서 최고치를 기록했습니다. 솔직히 말씀드리자면, 저희는 48 GB 카드를 사용하며 엔진을 16 GiB로 제한하여 테스트를 진행했습니다. 아직 실제 16 GB 카드는 보유하고 있지 않습니다. 지금까지 가장 좋은 실사용 수치는 여러분에게서 나왔습니다. mmssix가 HF(Hugging Face)에서 우리가 한 번도 테스트해보지 않은 24 GB 카드에 적용해 86.4–106.7 tok/s를 기록했습니다. 이 내용은 README에 추가되었습니다. 감사합니다!
다음 계획: 지난번 모든 댓글을 읽어보았고, 여러분이 많은 부분을 정확하게 지적해주셨습니다: MoE(Mixture of Experts): 더 많은 분들이 MoE 변형 모델로 실행할 수 있습니다. 저희는 향후 버전을 위해 이를 탐구하고 있습니다. Engram: 메모리 테이블이 더 커져야 합니다. 그 방향으로 나아가고 있습니다. 동일 GPU에서의 이미지 생성: LLM의 메모리가 일정하게 유지되기 때문에, 24 GB 카드에 여유 공간이 생깁니다. 모델 전환 없이 바로 옆에서 이미지 생성 모델을 실행하고 싶습니다. 이것이 목표이며, 아직 구축하거나 테스트하지는 않았습니다.
Windows 및 Mac: Windows(WSL2로 시작)는 로드맵에 있으며, Apple Silicon을 검토 중입니다. 작은 박스형 기기: 이 모든 것을 바로 실행할 수 있는 소형 데스크톱도 개발하고 있습니다. 저희는 작은 팀이라 아직 개선할 부분이 많습니다. 한번 사용해 보시고, 특히 실제 16GB 카드로 테스트해보신다면 솔직하게 의견을 말씀해주세요. 모든 피드백은 다음 버전을 학습하는 데 활용됩니다. 저희가 바라는 것은 간단합니다. 토큰이 무료로, 사용자 소유의 하드웨어에서 구동되는 세상입니다. 엔진: https://github.com/BlockWayz/agens-engine 가중치(Weights): https://huggingface.co/collections/Blockway/agens-volundr-32b-v1 /u/ComfortableKindly507님이 제출함 [링크] [댓글]