نظرة عامة
تعد DeepSpeed (Microsoft) وMegatron-LM (NVIDIA) من البرامج التي تجعل نماذج التدريب التي تحتوي على مليارات المعلمات عبر آلاف وحدات معالجة الرسومات ممكنة بالفعل. وبدونها، لن تتمكن النماذج الرائدة اليوم من استيعاب الذاكرة أو إنهاء التدريب في وقت معقول.
تعد DeepSpeed وMegatron Training Stacks بمثابة لبنة بناء تقنية تؤثر على جودة النموذج وتكلفة البنية التحتية وزمن الوصول والموثوقية على نطاق واسع.
الغوص العميق
من المستحيل تدريب نموذج كبير على وحدة معالجة رسومات واحدة لأن الأوزان والتدرجات وحالات المُحسِّن غير مناسبة. تقوم هذه الأكوام بتقسيم العمل عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات. كانت Megatron-LM رائدة في التوازي الموتر، حيث تقوم بتقطيع مضاعفات المصفوفة الفردية داخل كل طبقة عبر وحدات معالجة الرسوميات، بالإضافة إلى توازي خطوط الأنابيب، الذي يضع طبقات مختلفة على وحدات معالجة رسوميات مختلفة. مساهمة DeepSpeed المميزة هي ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)، والتي تعمل على تقسيم حالات المُحسِّن والتدرجات والمعلمات عبر وحدات معالجة الرسومات بدلاً من تكرارها، مما يؤدي إلى قطع الذاكرة لكل وحدة معالجة رسومات بشكل كبير. غالبًا ما يتم الجمع بين الاثنين (Megatron-DeepSpeed) لتدريب نماذج مثل BLOOM-176B وMegatron-Turing NLG. كما أنها تضيف دقة مختلطة، وفحص التنشيط، والتفريغ إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو NVMe، لذا يتم تدريب النماذج الضخمة على أجهزة محدودة.
البصيرة الفنية
يحتوي Zero على ثلاث مراحل لزيادة توفير الذاكرة: حالات مُحسِّن أجزاء المرحلة الأولى، والمرحلة الثانية أيضًا تدرجات القطع، والمرحلة الثالثة تقسم المعلمات نفسها، وتجميعها عند الطلب أثناء التمريرات الأمامية والخلفية. بالاشتراك مع التوازي الموتر (داخل الطبقة) وتوازي خطوط الأنابيب (بين الطبقات)، يشكل هذا "توازيًا ثلاثي الأبعاد". يكمن التوتر الرئيسي في عبء الاتصالات: فكل تقسيم للجزء يضيف حركة مرور من وحدة معالجة الرسومات إلى وحدة معالجة الرسومات، لذلك يقوم المهندسون بضبط التقسيم للحفاظ على تشبع روابط NVLink وInfiniBand السريعة.
إتقان مجموعات تدريب DeepSpeed وMegatron
تعد DeepSpeed (Microsoft) وMegatron-LM (NVIDIA) من البرامج التي تجعل نماذج التدريب التي تحتوي على مليارات المعلمات عبر آلاف وحدات معالجة الرسومات ممكنة بالفعل. وبدونها، لن تتمكن النماذج الرائدة اليوم من استيعاب الذاكرة أو إنهاء التدريب في وقت معقول. تعد DeepSpeed وMegatron Training Stacks بمثابة لبنة بناء تقنية تؤثر على جودة النموذج وتكلفة البنية التحتية وزمن الوصول والموثوقية على نطاق واسع. لبناء فهم عميق، تعامل مع DeepSpeed وMegatron Training Stacks كنموذج تشغيل، وليس كميزة واحدة: تحديد النتائج المرغوبة، وتوضيح الافتراضات، وفصل ما يمكن للنظام القيام به بشكل موثوق عما لا يزال يتطلب حكم الخبراء.
من الناحية العملية، تعمل الفرق القوية التي تستخدم DeepSpeed وMegatron Training Stacks على تحسين خيارات البنية والبيانات والبنية التحتية مقابل الموثوقية والتكلفة. وهي تقوم بتوثيق معايير نجاح واضحة، واختبارها مقابل بيانات واقعية وسير العمل، والتكرار بناءً على أنماط الفشل الملحوظة بدلاً من الانتصارات المعيارية لمرة واحدة. وهذا هو المكان الذي يتحول فيه الفهم النظري إلى قدرة دائمة عبر المنتج والسياسة والعمليات.
تؤدي قرارات الهندسة المعمارية إلى زيادة الأداء وتكلفة التشغيل لسنوات. وفي الوقت نفسه، يمكن أن يؤدي تحسين معيار واحد إلى إخفاء نقاط ضعف النظام الأوسع. ويتمثل النهج الأكثر مرونة في الجمع بين سرعة التجريب وانضباط الحوكمة: تشغيل البرامج التجريبية، والتقاط الأدلة، ونشر سجلات القرارات، وتحديث الضمانات بشكل مستمر مع تطور سلوك النموذج، وتوقعات المستخدم، والمتطلبات التنظيمية.
التأثير الاستراتيجي
تؤدي قرارات الهندسة المعمارية إلى زيادة الأداء وتكلفة التشغيل لسنوات.
تؤدي قرارات الهندسة المعمارية إلى زيادة الأداء وتكلفة التشغيل لسنوات. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
يساعد التعليم الفني الفرق على اختيار المجموعة المناسبة، وليس فقط المجموعة الأحدث.
يساعد التعليم الفني الفرق على اختيار المجموعة المناسبة، وليس فقط المجموعة الأحدث. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
تعمل الخيارات الهندسية الأفضل على تقليل حوادث الموثوقية في الإنتاج.
تعمل الخيارات الهندسية الأفضل على تقليل حوادث الموثوقية في الإنتاج. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
التنفيذ في العالم الحقيقي
تدريب نموذج BLOOM-176B المفتوح متعدد اللغات باستخدام مجموعة Megatron-DeepSpeed المدمجة عبر مئات وحدات معالجة الرسومات.
Microsoft وNVIDIA يدربان نموذج Megatron-Turing NLG الذي يحتوي على 530 مليار معلمة مع التوازي ثلاثي الأبعاد.
يسمح تطبيق ZeRO-Offload للباحثين بضبط النماذج ذات المليارات من المعلمات على وحدة معالجة الرسومات لمحطة عمل واحدة عن طريق نقل حالات المُحسِّن إلى ذاكرة الوصول العشوائي لوحدة المعالجة المركزية.
استخدام فحص التنشيط في هذه الأكوام لملاءمة نوافذ السياق الأطول عن طريق إعادة حساب عمليات التنشيط بدلاً من تخزينها جميعًا.
أنماط التنفيذ
مجموعات تدريب DeepSpeed وMegatron في الممارسة العملية
تدريب نموذج BLOOM-176B المفتوح متعدد اللغات باستخدام مجموعة Megatron-DeepSpeed المدمجة عبر مئات وحدات معالجة الرسومات.
تدريب نموذج BLOOM-176B المفتوح متعدد اللغات باستخدام مجموعة Megatron-DeepSpeed المدمجة عبر مئات وحدات معالجة الرسومات. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحتفظ بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
مجموعات تدريب DeepSpeed وMegatron في الممارسة العملية
Microsoft وNVIDIA يدربان نموذج Megatron-Turing NLG الذي يحتوي على 530 مليار معلمة مع التوازي ثلاثي الأبعاد.
Microsoft وNVIDIA يدربان نموذج Megatron-Turing NLG الذي يحتوي على 530 مليار معلمة مع التوازي ثلاثي الأبعاد. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحتفظ بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
مجموعات تدريب DeepSpeed وMegatron في الممارسة العملية
يسمح تطبيق ZeRO-Offload للباحثين بضبط النماذج ذات المليارات من المعلمات على وحدة معالجة الرسومات لمحطة عمل واحدة عن طريق نقل حالات المُحسِّن إلى ذاكرة الوصول العشوائي لوحدة المعالجة المركزية.
يسمح تطبيق ZeRO-Offload للباحثين بضبط نماذج متعددة المليارات من المعلمات على وحدة معالجة الرسومات لمحطة عمل واحدة عن طريق نقل حالات المُحسِّن إلى ذاكرة الوصول العشوائي لوحدة المعالجة المركزية (CPU RAM). عادةً ما تحصل فرق العمل على نتائج أفضل عندما يحددون حدود الجودة مقدمًا، ويحتفظون بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، ويتتبعون مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
مجموعات تدريب DeepSpeed وMegatron في الممارسة العملية
استخدام فحص التنشيط في هذه الأكوام لملاءمة نوافذ السياق الأطول عن طريق إعادة حساب عمليات التنشيط بدلاً من تخزينها جميعًا.
استخدام فحص التنشيط في هذه الحزم المكدسة لملاءمة نوافذ السياق الأطول عن طريق إعادة حساب عمليات التنشيط بدلاً من تخزينها جميعًا، عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحتفظ بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
المخاطر والدرابزين
يمكن أن يؤدي تحسين معيار واحد إلى إخفاء نقاط ضعف النظام الأوسع.
غالبًا ما يتم التقليل من تكاليف البنية التحتية والصيانة.
يمكن أن تنمو الفجوات الأمنية وقابلية المراقبة عندما تصبح الأنظمة أكثر تعقيدًا.
خارطة طريق التنفيذ
تحديد الكمون والجودة وأهداف التكلفة قبل التنفيذ.
تحديد الكمون والجودة وأهداف التكلفة قبل التنفيذ. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
المعيار في ظل ظروف التحميل والبيانات الواقعية.
المعيار في ظل ظروف التحميل والبيانات الواقعية. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
مراقبة الأدوات للأخطاء والانجراف وتأثير المستخدم.
مراقبة الأدوات للأخطاء والانجراف وتأثير المستخدم. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
قم بإعداد مسارات التراجع والاستجابة للحوادث قبل القياس.
قم بإعداد مسارات التراجع والاستجابة للحوادث قبل القياس. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.