የቴክኒክ መመሪያ

DeepSpeed እና Megatron ስልጠና ቁልል

DeepSpeed (Microsoft) እና ሜጋትሮን-ኤልኤም (NVIDIA) በሺዎች በሚቆጠሩ ጂፒዩዎች ውስጥ በቢሊዮኖች የሚቆጠሩ መመዘኛዎች ያላቸውን የሥልጠና ሞዴሎችን እውን የሚያደርጉ የሶፍትዌር ቁልል ናቸው።

2 ሚን አንብብለመጨረሻ ጊዜ የዘመነው ጁን 2 2026

አጠቃላይ እይታ

Without them, today's frontier models simply could not fit in memory or finish training in a reasonable time.

ጥልቅ ዳይቭ

በአንድ ጂፒዩ ላይ ትልቅ ሞዴል ማሰልጠን የማይቻል ነው ምክንያቱም ክብደቶቹ፣ ቅልሞቹ እና አመቻቾች አይመጥኑም። እነዚህ ቁልል ስራውን በብዙ ጂፒዩዎች ይከፋፍሏቸዋል። ሜጋትሮን-ኤልኤም የ tensor parallelism በአቅኚነት ያበረከተ ሲሆን በእያንዳንዱ ሽፋን ውስጥ ያሉትን ነጠላ ማትሪክስ ብዜቶች በጂፒዩዎች ላይ በመቁረጥ እና የቧንቧ መስመር ትይዩ በተለያዩ ጂፒዩዎች ላይ ያስቀምጣል። የ DeepSpeed ፊርማ አስተዋፅዖ ዜሮ (ዜሮ ተደጋጋሚነት አመቻች) ነው፣ ይህም አመቻቾችን ግዛቶችን፣ ድግግሞሾችን እና መመዘኛዎችን ከመድገም ይልቅ በመላ ጂፒዩዎች ላይ ያበላሻል፣ ይህም የጂፒዩ ማህደረ ትውስታን በሚያስደንቅ ሁኔታ ይቀንሳል። እንደ BLOOM-176B እና Megatron-Turing NLG ያሉ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ሁለቱ ብዙውን ጊዜ (ሜጋትሮን-ዲፕስፒድ) ይጣመራሉ። እንዲሁም የተቀላቀሉ ትክክለኛነትን፣ የነቃ ፍተሻ ነጥቦችን እና ጭነትን ወደ ሲፒዩ ወይም NVMe ይጨምራሉ ግዙፍ ሞዴሎች በውስን ሃርድዌር ላይ ያሰለጥናሉ።

ቴክኒካዊ ግንዛቤ

ዜሮ የማህደረ ትውስታ ቁጠባዎችን ለመጨመር ሶስት እርከኖች አሉት፡ ደረጃ 1 ሻርድድ አመቻች ይላል፣ ደረጃ 2 ደግሞ ግርዶሾችን ይቆርጣል፣ እና ደረጃ 3 እራሳቸውን መለኪያዎችን ያዘጋጃል ፣ ወደፊት እና ወደ ኋላ በሚተላለፉበት ጊዜ በፍላጎት ይሰበስባቸዋል። ከ tensor parallelism (intra-layer) እና የቧንቧ መስመር ትይዩ (ኢንተር-ንብርብር) ጋር ተዳምሮ ይህ '3D parallelism' ይፈጥራል። ዋናው ውጥረት ከራስ በላይ የግንኙነት ነው፡ እያንዳንዱ የሻርድ ክፍፍል ከጂፒዩ ወደ ጂፒዩ ትራፊክ ይጨምራል፣ ስለዚህ መሐንዲሶች የNVLink እና InfiniBand አገናኞች በፍጥነት እንዲሞሉ ክፍፍሉን ያስተካክላሉ።

ስልታዊ ተጽእኖ

ወጪ እና በጀት

የስነ-ህንፃ ውሳኔዎች ለዓመታት አፈጻጸምን እና የሥራ ማስኬጃ ወጪዎችን ያንቀሳቅሳሉ.

ግልጽ ውሳኔዎች

የቴክኒክ ትምህርት ቡድኖች አዲሱን ብቻ ሳይሆን ትክክለኛውን ቁልል እንዲመርጡ ይረዳል።

የጥራት ቁጥጥር

የተሻሉ የምህንድስና ምርጫዎች በምርት ውስጥ አስተማማኝነት ክስተቶችን ይቀንሳሉ.

የDeepSpeed እና የሜጋትሮን ስልጠና ቁልል የወደፊት ዕጣ

በPyTorch ቤተኛ FSDP (Fully Sharded Data Parallel) ብዙ የዜሮ ሃሳቦችን ከያዘው፣ በምርምር ቁልል እና በዋና ማዕቀፎች መካከል ያለውን መስመር በማደብዘዝ ከፒቶርች ተወላጅ FSDP (Fully Sharded Data Parallel) ጋር ጥብቅ ውህደትን ይጠብቁ። በማጠናቀር የሚመሩ አቀራረቦች እና አውቶማቲክ ትይዩ እቅድ አውጪዎች ዓላማቸው በእጅ ማስተካከልን ለማስወገድ ነው። የሥልጠና ስብስቦች ወደ መቶ ሺዎች ወደሚቆጠሩ አፋጣኞች እያደጉ ሲሄዱ፣ ጥፋትን መቻቻል፣ የመለጠጥ ልኬትን እና ከኮምፒውተሬሽን ጋር መደራረብ ዋነኛ የምህንድስና ድንበሮች ሲሆኑ፣ እንደ ኤንቪዲ ብላክዌል ያሉ አዳዲስ ሃርድዌር እና ብጁ የሥልጠና ቺፖችን ከመደገፍ ጎን ለጎን።

የእውነተኛ-ዓለም አተገባበር

የ Megatron-DeepSpeed ቁልል በመቶዎች በሚቆጠሩ ጂፒዩዎች ላይ በመጠቀም ክፍት ባለብዙ ቋንቋ BLOOM-176B ሞዴል ማሰልጠን።

Microsoft እና ኤንቪዲየ 530-ቢሊየን-ፓራሜትር ሜጋትሮን-ቱሪንግ ኤንኤልጂ ሞዴልን ከ3D ትይዩ ጋር እያሰለጠነ ነው።

ዜሮ-ኦፍሎድ ተመራማሪዎች አመቻቾችን ወደ ሲፒዩ ራም በማፍሰስ ባለብዙ-ቢሊዮን መለኪያዎች ሞዴሎችን በአንድ የስራ ጣቢያ ጂፒዩ ላይ እንዲያስተካክሉ ያስችላቸዋል።

በእነዚህ ቁልል ውስጥ የማግበር ፍተሻን በመጠቀም ረዣዥም የአውድ መስኮቶችን ለመግጠም ሁሉንም ከማከማቸት ይልቅ ማግበርን እንደገና በማስላት።

አደጋዎች እና የጥበቃ መንገዶች

አንድ ቤንችማርክን ማሳደግ ሰፋ ያሉ የስርዓት ድክመቶችን ሊደብቅ ይችላል።

የመሠረተ ልማት እና የጥገና ወጪዎች ብዙ ጊዜ ዝቅተኛ ናቸው.

ስርዓቶች ይበልጥ ውስብስብ ሲሆኑ የደህንነት እና የታዛቢነት ክፍተቶች ሊያድጉ ይችላሉ።

የትግበራ ፍኖተ ካርታ

ከመተግበሩ በፊት የቆይታ፣ የጥራት እና የወጪ ግቦችን ይግለጹ።

ቤንችማርክ በእውነተኛ ጭነት እና የውሂብ ሁኔታዎች።

ለስህተቶች፣ ተንሸራታች እና የተጠቃሚ ተጽእኖ የመሳሪያ ክትትል።

ከመጠኑ በፊት የመመለሻ እና የአደጋ ምላሽ መንገዶችን ያዘጋጁ።

ማሰስዎን ይቀጥሉ

AI ቤንችማርኮች

ቴክኒካዊ አማራጮችን ሲያወዳድሩ ግምገማን በአግባቡ ይጠቀሙ።

መመሪያ ያንብቡ

የማጠናከሪያ ትምህርት

ወደ ቴክኒካዊ የሥልጠና ስልቶች በጥልቀት ይሂዱ።

መመሪያ ያንብቡ

Free newsletter

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the DeepSpeed and Megatron Training Stacks quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

ጥያቄ ጀምር

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

ቀጣይ መመሪያ

GPTQ እና AWQ የድህረ-ስልጠና ብዛት

ቀጣዩን መመሪያ ያንብቡ ሁሉንም ጥያቄዎች ያስሱ

በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች

What is DeepSpeed and Megatron Training Stacks?

DeepSpeed (Microsoft) እና ሜጋትሮን-ኤልኤም (NVIDIA) በሺዎች በሚቆጠሩ ጂፒዩዎች ውስጥ በቢሊዮኖች የሚቆጠሩ መመዘኛዎች ያላቸውን የሥልጠና ሞዴሎችን እውን የሚያደርጉ የሶፍትዌር ቁልል ናቸው። እነሱ ከሌሉ የዛሬዎቹ የድንበር ሞዴሎች በቀላሉ ከማስታወስ ጋር ሊጣጣሙ ወይም በተመጣጣኝ ጊዜ ስልጠና ሊጨርሱ አይችሉም።

የ DeepSpeed's ZeRO አመቻች ዋና ዓላማ ምንድን ነው?

ዜሮ (ዜሮ ድጋሚ አመቻች) በእያንዳንዱ መሳሪያ ላይ ከመድገም ይልቅ አመቻቾችን፣ ቅልመትን እና መለኪያዎችን በጂፒዩዎች ላይ በመከፋፈል የማስታወስ ድግግሞሽን ያስወግዳል።

በሜጋትሮን-ኤልኤም ውስጥ በአቅኚነት እንደተገለጸው Tensor parallelism, ሞዴሉን እንዴት ይከፋፍላል?

Tensor parallelism ሒሳብን በአንድ ንብርብር ውስጥ (እንደ ትልቅ ማትሪክስ ማባዛት ያለ) በበርካታ ጂፒዩዎች ይከፋፍላል፣ ይህም ውስጠ-ንብርብር መሰንጠቅ ነው።

የሞዴሉን መመዘኛዎች ራሳቸው በማጋራት ትልቁን የማህደረ ትውስታ ቁጠባ የሚያቀርበው የትኛው የዜሮ ደረጃ ነው?

ZeRO Stage 3 የሻርዶች መለኪያዎች ከግራዲተሮች እና አመቻች ግዛቶች በተጨማሪ፣ በፍላጎት መሰብሰብ፣ ትልቁን የማህደረ ትውስታ መቀነስ።

በስልጠና ወቅት የማስታወስ ችሎታን ለመቆጠብ 'አክቲቬሽን ፍተሻ' ምን ይለውጣል?

የማግበር ፍተሻ ነጥብ ጥቂት መካከለኛ ገቢርዎችን ያከማቻል እና በኋለኛው ፕሮፓጋንዳ ጊዜ ይሰላል፣ ለተቀነሰ ማህደረ ትውስታ ተጨማሪ ስሌት ይገበያያል።

ለምንድነው እነዚህን ቴክኒኮች ማዋሃድ '3D parallelism' የሚባለው?

የ3-ል ትይዩነት ሶስት አቅጣጫዊ ስልቶችን ያከማቻል፡ የውሂብ ትይዩነት፣ ቴንሶር (ውስጠ-ንብርብር) ትይዩ እና የቧንቧ መስመር (ኢንተር-ንብርብር) ትይዩ።