ওভারভিউ
DeepSpeed (Microsoft) এবং Megatron-LM (NVIDIA) হল এমন সফ্টওয়্যার স্ট্যাক যা হাজার হাজার GPU জুড়ে বিলিয়ন প্যারামিটার সহ প্রশিক্ষণ মডেলগুলিকে বাস্তবে সম্ভবপর করে তোলে। তাদের ছাড়া, আজকের ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলি কেবল স্মৃতিতে ফিট করতে পারে না বা যুক্তিসঙ্গত সময়ে প্রশিক্ষণ শেষ করতে পারে না।
ডিপস্পিড এবং মেগাট্রন ট্রেনিং স্ট্যাক হল একটি প্রযুক্তিগত বিল্ডিং ব্লক যা মডেলের গুণমান, পরিকাঠামোর খরচ, লেটেন্সি এবং স্কেলে নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে।
গভীর ডুব
একটি GPU-তে একটি বড় মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া অসম্ভব কারণ ওজন, গ্রেডিয়েন্ট এবং অপ্টিমাইজার স্টেটগুলি ফিট নয়৷ এই স্ট্যাকগুলি অনেক GPU তে কাজকে বিভক্ত করে। Megatron-LM অগ্রগামী টেনসর সমান্তরালতা, GPU জুড়ে প্রতিটি স্তরের ভিতরে পৃথক ম্যাট্রিক্স গুণনকে স্লাইস করে, প্লাস পাইপলাইন সমান্তরালতা, যা বিভিন্ন GPU-তে বিভিন্ন স্তর রাখে। ডিপস্পিড-এর স্বাক্ষর অবদান হল জিরো (জিরো রিডানডেন্সি অপ্টিমাইজার), যা অপ্টিমাইজার স্টেট, গ্রেডিয়েন্ট এবং জিপিইউ জুড়ে প্যারামিটারগুলিকে প্রতিলিপি করার পরিবর্তে, প্রতি-জিপিইউ মেমরিকে নাটকীয়ভাবে কাটায়। BLOOM-176B এবং Megatron-Turing NLG-এর মতো মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য দুটিকে প্রায়শই একত্রিত করা হয় (মেগাট্রন-ডিপস্পিড)। তারা মিশ্র-নির্ভুলতা, অ্যাক্টিভেশন চেকপয়েন্টিং, এবং CPU বা NVMe-তে অফলোডিং যোগ করে তাই বিশাল মডেলগুলি সীমিত হার্ডওয়্যারে প্রশিক্ষণ দেয়।
প্রযুক্তিগত অন্তর্দৃষ্টি
ZeRO-এর মেমরি সঞ্চয় বাড়ানোর তিনটি পর্যায় রয়েছে: পর্যায় 1 শার্ডগুলি অপ্টিমাইজার স্টেট, স্টেজ 2 এছাড়াও গ্রেডিয়েন্টগুলিকে শার্ড করে, এবং পর্যায় 3 পরামিতিগুলিকে নিজেরাই শার্ড করে, ফরোয়ার্ড এবং ব্যাকওয়ার্ড পাসের সময় তাদের চাহিদা অনুযায়ী সংগ্রহ করে৷ টেনসর সমান্তরালতা (অন্তঃস্তর) এবং পাইপলাইন সমান্তরালতা (আন্তঃস্তর) এর সাথে মিলিত, এটি '3D সমান্তরালতা' গঠন করে। মূল টান হল কমিউনিকেশন ওভারহেড: প্রতিটি শার্ড স্প্লিট GPU- থেকে-GPU ট্রাফিক যোগ করে, তাই প্রকৌশলীরা দ্রুত NVLink এবং InfiniBand লিঙ্কগুলিকে স্যাচুরেটেড রাখতে বিভক্ত টিউন করে।
ডিপস্পিড এবং মেগাট্রন ট্রেনিং স্ট্যাক আয়ত্ত করা
DeepSpeed (Microsoft) এবং Megatron-LM (NVIDIA) হল এমন সফ্টওয়্যার স্ট্যাক যা হাজার হাজার GPU জুড়ে বিলিয়ন প্যারামিটার সহ প্রশিক্ষণ মডেলগুলিকে বাস্তবে সম্ভবপর করে তোলে। তাদের ছাড়া, আজকের ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলি কেবল স্মৃতিতে ফিট করতে পারে না বা যুক্তিসঙ্গত সময়ে প্রশিক্ষণ শেষ করতে পারে না। ডিপস্পিড এবং মেগাট্রন ট্রেনিং স্ট্যাক হল একটি প্রযুক্তিগত বিল্ডিং ব্লক যা মডেলের গুণমান, পরিকাঠামোর খরচ, লেটেন্সি এবং স্কেলে নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে। গভীর বোঝাপড়া তৈরি করতে, ডিপস্পিড এবং মেগাট্রন ট্রেনিং স্ট্যাকগুলিকে একটি অপারেটিং মডেল হিসাবে বিবেচনা করুন, একটি একক বৈশিষ্ট্য নয়: পছন্দসই ফলাফলগুলি সংজ্ঞায়িত করুন, অনুমানগুলি স্পষ্ট করুন এবং সিস্টেমটি নির্ভরযোগ্যভাবে কী করতে পারে তা এখনও বিশেষজ্ঞের রায়ের প্রয়োজন থেকে আলাদা করুন৷
অনুশীলনে, ডিপস্পিড এবং মেগাট্রন ট্রেনিং স্ট্যাকগুলি ব্যবহার করে শক্তিশালী দলগুলি নির্ভরযোগ্যতা এবং খরচের বিপরীতে আর্কিটেকচার, ডেটা এবং অবকাঠামো পছন্দগুলিকে অপ্টিমাইজ করে৷ তারা সুস্পষ্ট সাফল্যের মাপকাঠি নথিভুক্ত করে, বাস্তবসম্মত ডেটা এবং কর্মপ্রবাহের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করে এবং এককালীন বেঞ্চমার্ক জয়ের পরিবর্তে পর্যবেক্ষিত ব্যর্থতার ধরণগুলির উপর ভিত্তি করে পুনরাবৃত্তি করে। এখানেই তাত্ত্বিক বোঝাপড়া পণ্য, নীতি এবং অপারেশন জুড়ে টেকসই সক্ষমতায় পরিণত হয়।
আর্কিটেকচারের সিদ্ধান্তগুলি বছরের পর বছর ধরে কর্মক্ষমতা এবং অপারেটিং খরচ চালায়। একই সময়ে, একটি বেঞ্চমার্ক অপ্টিমাইজ করা বৃহত্তর সিস্টেম দুর্বলতা আড়াল করতে পারে। সবচেয়ে স্থিতিস্থাপক পদ্ধতি হল প্রশাসনিক শৃঙ্খলার সাথে পরীক্ষার গতিকে একত্রিত করা: পাইলট চালান, প্রমাণ ক্যাপচার করুন, সিদ্ধান্তের লগ প্রকাশ করুন এবং মডেল আচরণ, ব্যবহারকারীর প্রত্যাশা এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে অবিচ্ছিন্ন সুরক্ষাগুলি আপডেট করুন।
কৌশলগত প্রভাব
আর্কিটেকচারের সিদ্ধান্তগুলি বছরের পর বছর ধরে কর্মক্ষমতা এবং অপারেটিং খরচ চালায়।
আর্কিটেকচারের সিদ্ধান্তগুলি বছরের পর বছর ধরে কর্মক্ষমতা এবং অপারেটিং খরচ চালায়। উচ্চ-মানের স্থাপনায়, এটি পরিমাপযোগ্য অপারেটিং নিয়ম, মালিকানার সীমানা এবং পুনরাবৃত্ত পর্যালোচনার আচার-অনুষ্ঠানে অনুবাদ করা হয় যাতে দলগুলি অস্পষ্টতার পরিবর্তে আত্মবিশ্বাস বাড়াতে পারে।
কারিগরি শিক্ষা দলগুলোকে সঠিক স্ট্যাক বেছে নিতে সাহায্য করে, শুধু নতুনটি নয়।
কারিগরি শিক্ষা দলগুলোকে সঠিক স্ট্যাক বেছে নিতে সাহায্য করে, শুধু নতুনটি নয়। উচ্চ-মানের স্থাপনায়, এটি পরিমাপযোগ্য অপারেটিং নিয়ম, মালিকানার সীমানা এবং পুনরাবৃত্ত পর্যালোচনার আচার-অনুষ্ঠানে অনুবাদ করা হয় যাতে দলগুলি অস্পষ্টতার পরিবর্তে আত্মবিশ্বাস বাড়াতে পারে।
ভালো ইঞ্জিনিয়ারিং পছন্দ উৎপাদনে নির্ভরযোগ্যতার ঘটনা কমিয়ে দেয়।
ভালো ইঞ্জিনিয়ারিং পছন্দ উৎপাদনে নির্ভরযোগ্যতার ঘটনা কমিয়ে দেয়। উচ্চ-মানের স্থাপনায়, এটি পরিমাপযোগ্য অপারেটিং নিয়ম, মালিকানার সীমানা এবং পুনরাবৃত্ত পর্যালোচনার আচার-অনুষ্ঠানে অনুবাদ করা হয় যাতে দলগুলি অস্পষ্টতার পরিবর্তে আত্মবিশ্বাস বাড়াতে পারে।
বাস্তব-বিশ্ব বাস্তবায়ন
শত শত GPU জুড়ে সম্মিলিত Megatron-DeepSpeed স্ট্যাক ব্যবহার করে খোলা বহুভাষিক BLOOM-176B মডেলের প্রশিক্ষণ।
Microsoft এবং NVIDIA 3D সমান্তরালতার সাথে 530-বিলিয়ন-প্যারামিটার Megatron-Turing NLG মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছে।
জিরো-অফলোড গবেষকদের সিপিইউ র্যামে অপ্টিমাইজার স্টেট ছিটিয়ে একটি একক ওয়ার্কস্টেশন GPU-তে মাল্টি-বিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলগুলিকে ফাইন-টিউন করতে দেয়।
এই স্ট্যাকগুলিতে অ্যাক্টিভেশন চেকপয়েন্টিং ব্যবহার করে সেগুলি সঞ্চয় করার পরিবর্তে অ্যাক্টিভেশনগুলি পুনরায় গণনা করে দীর্ঘ প্রসঙ্গ উইন্ডোতে ফিট করা।
বাস্তবায়ন নিদর্শন
অনুশীলনে DeepSpeed এবং Megatron প্রশিক্ষণ স্ট্যাক
শত শত GPU জুড়ে সম্মিলিত Megatron-DeepSpeed স্ট্যাক ব্যবহার করে খোলা বহুভাষিক BLOOM-176B মডেলের প্রশিক্ষণ।
শত শত GPU টিম জুড়ে সম্মিলিত Megatron-DeepSpeed স্ট্যাক ব্যবহার করে উন্মুক্ত বহুভাষিক BLOOM-176B মডেলের প্রশিক্ষণ সাধারণত ভাল ফলাফল পায় যখন তারা সামনের মানের থ্রেশহোল্ড সংজ্ঞায়িত করে, প্রান্তের ক্ষেত্রে একটি মানবিক বৃদ্ধির পথ রাখে এবং সময়ের সাথে সাথে উত্পাদনশীলতা লাভ এবং ত্রুটির খরচ উভয়ই ট্র্যাক করে।
অনুশীলনে DeepSpeed এবং Megatron প্রশিক্ষণ স্ট্যাক
Microsoft এবং NVIDIA 3D সমান্তরালতার সাথে 530-বিলিয়ন-প্যারামিটার Megatron-Turing NLG মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছে।
Microsoft এবং NVIDIA 530-বিলিয়ন-প্যারামিটার মেগাট্রন-টুরিং NLG মডেলকে 3D সমান্তরালতার সাথে প্রশিক্ষণ দেয় দলগুলি সাধারণত ভাল ফলাফল পায় যখন তারা সামনের মানের থ্রেশহোল্ডগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে, প্রান্তের ক্ষেত্রে একটি মানবিক বৃদ্ধির পথ রাখে এবং সময়ের সাথে সাথে উত্পাদনশীলতা লাভ এবং ত্রুটি উভয়ই ট্র্যাক করে৷
অনুশীলনে DeepSpeed এবং Megatron প্রশিক্ষণ স্ট্যাক
জিরো-অফলোড গবেষকদের সিপিইউ র্যামে অপ্টিমাইজার স্টেট ছিটিয়ে একটি একক ওয়ার্কস্টেশন GPU-তে মাল্টি-বিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলগুলিকে ফাইন-টিউন করতে দেয়।
জিরো-অফলোড গবেষকদের একটি একক ওয়ার্কস্টেশন GPU-তে মাল্টি-বিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলগুলিকে সিপিইউ র্যাম-এ অপ্টিমাইজার স্টেট স্পিল করে সাধারণত ভাল ফলাফল পেতে দেয় যখন তারা সামনের মানের থ্রেশহোল্ডগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে, প্রান্তের ক্ষেত্রে একটি মানবিক বৃদ্ধির পথ রাখে, এবং সময় ধরে উত্পাদনশীলতা লাভ এবং ত্রুটির খরচ উভয়ই ট্র্যাক করে৷
অনুশীলনে DeepSpeed এবং Megatron প্রশিক্ষণ স্ট্যাক
এই স্ট্যাকগুলিতে অ্যাক্টিভেশন চেকপয়েন্টিং ব্যবহার করে সেগুলি সঞ্চয় করার পরিবর্তে অ্যাক্টিভেশনগুলি পুনরায় গণনা করে দীর্ঘ প্রসঙ্গ উইন্ডোতে ফিট করা।
এই স্ট্যাকগুলিতে অ্যাক্টিভেশন চেকপয়েন্টিং ব্যবহার করে অ্যাক্টিভেশনগুলিকে সঞ্চয় করার পরিবর্তে অ্যাক্টিভেশনগুলি পুনরায় কম্পিউট করে দীর্ঘ প্রসঙ্গ উইন্ডোতে ফিট করা হলে তারা সাধারণত ভাল ফলাফল পায় যখন তারা সামনের মানের থ্রেশহোল্ডগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে, প্রান্তের ক্ষেত্রে একটি মানবিক বৃদ্ধির পথ রাখে এবং সময়ের সাথে সাথে উত্পাদনশীলতা লাভ এবং ত্রুটির খরচ উভয়ই ট্র্যাক করে৷
ঝুঁকি এবং প্রহরী
একটি বেঞ্চমার্ক অপ্টিমাইজ করা বৃহত্তর সিস্টেম দুর্বলতা আড়াল করতে পারে।
অবকাঠামো এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ প্রায়ই অবমূল্যায়ন করা হয়।
সিস্টেমগুলি আরও জটিল হওয়ার সাথে সাথে সুরক্ষা এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতার ফাঁক বাড়তে পারে।
বাস্তবায়ন রোডম্যাপ
বাস্তবায়নের আগে বিলম্ব, গুণমান এবং খরচের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন।
বাস্তবায়নের আগে বিলম্ব, গুণমান এবং খরচের লক্ষ্য নির্ধারণ করুন। প্রতিটি পদক্ষেপকে একটি প্রমাণ গেট হিসাবে বিবেচনা করুন: যদি মানদণ্ড পূরণ না হয়, রোলআউট থামান, ব্যবধান বন্ধ করুন এবং শুধুমাত্র তারপর ব্যবহার প্রসারিত করুন।
বাস্তবসম্মত লোড এবং ডেটা অবস্থার অধীনে বেঞ্চমার্ক।
বাস্তবসম্মত লোড এবং ডেটা অবস্থার অধীনে বেঞ্চমার্ক। প্রতিটি পদক্ষেপকে একটি প্রমাণ গেট হিসাবে বিবেচনা করুন: যদি মানদণ্ড পূরণ না হয়, রোলআউট থামান, ব্যবধান বন্ধ করুন এবং শুধুমাত্র তারপর ব্যবহার প্রসারিত করুন।
ত্রুটি, প্রবাহ, এবং ব্যবহারকারীর প্রভাবের জন্য যন্ত্র পর্যবেক্ষণ।
ত্রুটি, প্রবাহ, এবং ব্যবহারকারীর প্রভাবের জন্য যন্ত্র পর্যবেক্ষণ। প্রতিটি পদক্ষেপকে একটি প্রমাণ গেট হিসাবে বিবেচনা করুন: যদি মানদণ্ড পূরণ না হয়, রোলআউট থামান, ব্যবধান বন্ধ করুন এবং শুধুমাত্র তারপর ব্যবহার প্রসারিত করুন।
স্কেল করার আগে রোলব্যাক এবং ঘটনার প্রতিক্রিয়া পাথ প্রস্তুত করুন।
স্কেল করার আগে রোলব্যাক এবং ঘটনার প্রতিক্রিয়া পাথ প্রস্তুত করুন। প্রতিটি পদক্ষেপকে একটি প্রমাণ গেট হিসাবে বিবেচনা করুন: যদি মানদণ্ড পূরণ না হয়, রোলআউট থামান, ব্যবধান বন্ধ করুন এবং শুধুমাত্র তারপর ব্যবহার প্রসারিত করুন।