Преглед
DeepSpeed (Microsoft) и Megatron-LM (NVIDIA) са софтуерните стекове, които правят моделите за обучение с милиарди параметри в хиляди графични процесори действително осъществими. Без тях днешните гранични модели просто не биха могли да се поберат в паметта или да завършат обучението за разумно време.
DeepSpeed и Megatron Training Stacks е технически градивен елемент, който влияе върху качеството на модела, цената на инфраструктурата, латентността и надеждността в мащаб.
Дълбоко гмуркане
Обучението на голям модел на един GPU е невъзможно, защото теглата, градиентите и състоянията на оптимизатора не пасват. Тези стекове разделят работата между много графични процесори. Megatron-LM е пионер в тензорния паралелизъм, нарязвайки индивидуалните умножения на матрици вътре във всеки слой между GPU, плюс конвейерния паралелизъм, който поставя различни слоеве на различни GPU. Характерният принос на DeepSpeed е ZeRO (оптимизатор за нулево излишък), който разделя състоянията на оптимизатора, градиентите и параметрите между графичните процесори, вместо да ги репликира, намалявайки драматично паметта на GPU. Двете често се комбинират (Megatron-DeepSpeed) за обучение на модели като BLOOM-176B и Megatron-Turing NLG. Те също така добавят смесена прецизност, контролни точки за активиране и разтоварване към CPU или NVMe, така че огромните модели се обучават на ограничен хардуер.
Техническа информация
ZeRO има три етапа на увеличаване на спестяванията на памет: етап 1 разделя състоянията на оптимизатора, етап 2 също разделя градиентите, а етап 3 разделя самите параметри, като ги събира при поискване по време на преминаване напред и назад. В комбинация с тензорен паралелизъм (вътрешен слой) и паралелизъм на конвейер (междуслой), това образува „3D паралелизъм“. Ключовото напрежение е комуникационните разходи: всяко разделяне на шард добавя GPU към GPU трафик, така че инженерите настройват разделянето, за да поддържат наситени бързите NVLink и InfiniBand връзки.
Овладяване на DeepSpeed и Megatron Training Stacks
DeepSpeed (Microsoft) и Megatron-LM (NVIDIA) са софтуерните стекове, които правят моделите за обучение с милиарди параметри в хиляди графични процесори действително осъществими. Без тях днешните гранични модели просто не биха могли да се поберат в паметта или да завършат обучението за разумно време. DeepSpeed и Megatron Training Stacks е технически градивен елемент, който влияе върху качеството на модела, цената на инфраструктурата, латентността и надеждността в мащаб. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте DeepSpeed и Megatron Training Stacks като оперативен модел, а не като отделна функция: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно, от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силни екипи, използващи DeepSpeed и Megatron Training Stacks, оптимизират избора на архитектура, данни и инфраструктура срещу надеждност и цена. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години. В същото време оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Внедряване в реалния свят
Обучение на отворения многоезичен модел BLOOM-176B с помощта на комбинирания стек Megatron-DeepSpeed в стотици GPU.
Microsoft и NVIDIA обучават NLG модела Megatron-Turing с 530 милиарда параметри с 3D паралелизъм.
ZeRO-Offload позволява на изследователите да прецизират модели с много милиарди параметри на GPU на една работна станция чрез прехвърляне на състоянията на оптимизатора към CPU RAM.
Използване на контролни точки за активиране в тези стекове, за да се поберат по-дълги контекстни прозорци чрез повторно изчисляване на активациите, вместо да се съхраняват всички.
Модели на изпълнение
DeepSpeed и Megatron Training Stacks на практика
Обучение на отворения многоезичен модел BLOOM-176B с помощта на комбинирания стек Megatron-DeepSpeed в стотици GPU.
Обучение на отворения многоезичен модел BLOOM-176B с помощта на комбинирания стек Megatron-DeepSpeed в стотици графични процесори Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират предварително прагове за качество, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
DeepSpeed и Megatron Training Stacks на практика
Microsoft и NVIDIA обучават NLG модела Megatron-Turing с 530 милиарда параметри с 3D паралелизъм.
Microsoft и NVIDIA обучават модела Megatron-Turing NLG с 530 милиарда параметри с 3D паралелизъм. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
DeepSpeed и Megatron Training Stacks на практика
ZeRO-Offload позволява на изследователите да прецизират модели с много милиарди параметри на GPU на една работна станция чрез прехвърляне на състоянията на оптимизатора към CPU RAM.
ZeRO-Offload, позволяващ на изследователите да прецизират модели с няколко милиарда параметри на един графичен процесор на работна станция чрез разпръскване на състоянията на оптимизатора към CPU RAM. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират праговете на качеството предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите на производителността, така и разходите за грешки във времето.
DeepSpeed и Megatron Training Stacks на практика
Използване на контролни точки за активиране в тези стекове, за да се поберат по-дълги контекстни прозорци чрез повторно изчисляване на активациите, вместо да се съхраняват всички.
Използване на контролни точки за активиране в тези стекове, за да се поберат по-дълги контекстни прозорци чрез повторно изчисляване на активациите, вместо да ги съхраняват всички Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество отпред, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Рискове и предпазни огради
Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Пътна карта за изпълнение
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.