Aperçu
DeepSpeed (Microsoft) et Megatron-LM (NVIDIA) sont les piles logicielles qui rendent les modèles de formation avec des milliards de paramètres sur des milliers de GPU réellement réalisables. Sans eux, les modèles pionniers d'aujourd'hui ne pourraient tout simplement pas tenir en mémoire ou terminer leur formation dans un délai raisonnable.
DeepSpeed et Megatron Training Stacks constituent un élément de base technique qui affecte la qualité du modèle, le coût de l'infrastructure, la latence et la fiabilité à grande échelle.
Plongée profonde
Entraîner un grand modèle sur un seul GPU est impossible car les poids, les dégradés et les états de l'optimiseur ne correspondent pas. Ces piles répartissent le travail entre plusieurs GPU. Megatron-LM a été le pionnier du parallélisme tensoriel, en découpant les multiplications matricielles individuelles à l'intérieur de chaque couche sur les GPU, ainsi que du parallélisme de pipeline, qui place différentes couches sur différents GPU. La contribution phare de DeepSpeed est ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), qui répartit les états, les gradients et les paramètres de l'optimiseur sur les GPU au lieu de les répliquer, réduisant ainsi considérablement la mémoire par GPU. Les deux sont souvent combinés (Megatron-DeepSpeed) pour entraîner des modèles comme BLOOM-176B et Megatron-Turing NLG. Ils ajoutent également une précision mixte, des points de contrôle d'activation et un déchargement vers le processeur ou le NVMe afin que les modèles volumineux s'entraînent sur un matériel limité.
Aperçu technique
ZeRO comporte trois étapes pour augmenter les économies de mémoire : l'étape 1 partage les états de l'optimiseur, l'étape 2 partage également les gradients et l'étape 3 fragmente les paramètres eux-mêmes, les rassemblant à la demande lors des passes avant et arrière. Combiné avec le parallélisme tenseur (intra-couche) et le parallélisme pipeline (inter-couche), cela forme le « parallélisme 3D ». La principale tension réside dans la surcharge de communication : chaque division de partition ajoute du trafic GPU à GPU, de sorte que les ingénieurs ajustent la division pour maintenir les liaisons rapides NVLink et InfiniBand saturées.
Maîtriser les piles d'entraînement DeepSpeed et Megatron
DeepSpeed (Microsoft) et Megatron-LM (NVIDIA) sont les piles logicielles qui rendent les modèles de formation avec des milliards de paramètres sur des milliers de GPU réellement réalisables. Sans eux, les modèles pionniers d'aujourd'hui ne pourraient tout simplement pas tenir en mémoire ou terminer leur formation dans un délai raisonnable. DeepSpeed et Megatron Training Stacks constituent un élément de base technique qui affecte la qualité du modèle, le coût de l'infrastructure, la latence et la fiabilité à grande échelle. Pour acquérir une compréhension approfondie, traitez DeepSpeed et Megatron Training Stacks comme un modèle opérationnel et non comme une seule fonctionnalité : définissez les résultats souhaités, clarifiez les hypothèses et séparez ce que le système peut faire de manière fiable de ce qui nécessite encore un jugement d'expert.
Dans la pratique, des équipes solides utilisant DeepSpeed et Megatron Training Stacks optimisent les choix d'architecture, de données et d'infrastructure en fonction de la fiabilité et des coûts. Ils documentent des critères de réussite explicites, testent par rapport à des données et des flux de travail réalistes et itèrent en fonction des modèles d'échec observés plutôt que des victoires de référence ponctuelles. C’est là que la compréhension théorique se transforme en capacité durable au niveau des produits, des politiques et des opérations.
Les décisions en matière d'architecture déterminent les performances et les coûts d'exploitation pendant des années. Dans le même temps, l’optimisation d’un benchmark peut masquer des faiblesses plus larges du système. L'approche la plus résiliente consiste à combiner vitesse d'expérimentation et discipline de gouvernance : exécuter des projets pilotes, capturer des preuves, publier des journaux de décision et mettre à jour en permanence les protections à mesure que le comportement du modèle, les attentes des utilisateurs et les exigences réglementaires évoluent.
Impact stratégique
Les décisions en matière d'architecture déterminent les performances et les coûts d'exploitation pendant des années.
Les décisions en matière d'architecture déterminent les performances et les coûts d'exploitation pendant des années. Dans les déploiements de haute qualité, cela se traduit par des règles de fonctionnement mesurables, des limites de propriété et des rituels d'examen récurrents afin que les équipes puissent accroître la confiance au lieu de l'ambiguïté.
La formation technique aide les équipes à choisir la bonne pile, pas seulement la plus récente.
La formation technique aide les équipes à choisir la bonne pile, pas seulement la plus récente. Dans les déploiements de haute qualité, cela se traduit par des règles de fonctionnement mesurables, des limites de propriété et des rituels d'examen récurrents afin que les équipes puissent accroître la confiance au lieu de l'ambiguïté.
De meilleurs choix d’ingénierie réduisent les incidents de fiabilité en production.
De meilleurs choix d’ingénierie réduisent les incidents de fiabilité en production. Dans les déploiements de haute qualité, cela se traduit par des règles de fonctionnement mesurables, des limites de propriété et des rituels d'examen récurrents afin que les équipes puissent accroître la confiance au lieu de l'ambiguïté.
Mise en œuvre dans le monde réel
Entraînement du modèle multilingue ouvert BLOOM-176B à l'aide de la pile combinée Megatron-DeepSpeed sur des centaines de GPU.
Microsoft et NVIDIA entraînent le modèle Megatron-Turing NLG de 530 milliards de paramètres avec le parallélisme 3D.
ZeRO-Offload permet aux chercheurs d'affiner des modèles de plusieurs milliards de paramètres sur un seul GPU de poste de travail en déversant les états de l'optimiseur sur la RAM du processeur.
Utiliser les points de contrôle d'activation dans ces piles pour s'adapter à des fenêtres de contexte plus longues en recalculant les activations au lieu de toutes les stocker.
Modèles de mise en œuvre
Les piles de formation DeepSpeed et Megatron en pratique
Entraînement du modèle multilingue ouvert BLOOM-176B à l'aide de la pile combinée Megatron-DeepSpeed sur des centaines de GPU.
Formation du modèle multilingue ouvert BLOOM-176B à l'aide de la pile combinée Megatron-DeepSpeed sur des centaines de GPU. Les équipes obtiennent généralement de meilleurs résultats lorsqu'elles définissent des seuils de qualité à l'avance, maintiennent un chemin de remontée humain pour les cas extrêmes et suivent à la fois les gains de productivité et les coûts d'erreur au fil du temps.
Les piles de formation DeepSpeed et Megatron en pratique
Microsoft et NVIDIA entraînent le modèle Megatron-Turing NLG de 530 milliards de paramètres avec le parallélisme 3D.
Microsoft et NVIDIA entraînent le modèle Megatron-Turing NLG de 530 milliards de paramètres avec le parallélisme 3D. Les équipes obtiennent généralement de meilleurs résultats lorsqu'elles définissent des seuils de qualité à l'avance, maintiennent un chemin d'escalade humain pour les cas extrêmes et suivent à la fois les gains de productivité et les coûts d'erreur au fil du temps.
Les piles de formation DeepSpeed et Megatron en pratique
ZeRO-Offload permet aux chercheurs d'affiner des modèles de plusieurs milliards de paramètres sur un seul GPU de poste de travail en déversant les états de l'optimiseur sur la RAM du processeur.
ZeRO-Offload permet aux chercheurs d'affiner des modèles de plusieurs milliards de paramètres sur un seul GPU de poste de travail en répartissant les états d'optimisation sur la RAM du processeur. Les équipes obtiennent généralement de meilleurs résultats lorsqu'elles définissent des seuils de qualité à l'avance, gardent un chemin d'escalade humain pour les cas extrêmes et suivent à la fois les gains de productivité et les coûts d'erreur au fil du temps.
Les piles de formation DeepSpeed et Megatron en pratique
Utiliser les points de contrôle d'activation dans ces piles pour s'adapter à des fenêtres de contexte plus longues en recalculant les activations au lieu de toutes les stocker.
Utilisation des points de contrôle d'activation dans ces piles pour s'adapter à des fenêtres de contexte plus longues en recalculant les activations au lieu de toutes les stocker. Les équipes obtiennent généralement de meilleurs résultats lorsqu'elles définissent des seuils de qualité à l'avance, conservent un chemin d'escalade humain pour les cas extrêmes et suivent à la fois les gains de productivité et les coûts d'erreur au fil du temps.
Risques et garde-fous
L’optimisation d’un benchmark peut masquer des faiblesses plus larges du système.
Les coûts d’infrastructure et de maintenance sont souvent sous-estimés.
Les lacunes en matière de sécurité et d’observabilité peuvent se creuser à mesure que les systèmes deviennent plus complexes.
Feuille de route de mise en œuvre
Définissez les objectifs de latence, de qualité et de coût avant la mise en œuvre.
Définissez les objectifs de latence, de qualité et de coût avant la mise en œuvre. Traitez chaque étape comme une porte de preuves : si les critères ne sont pas remplis, suspendez le déploiement, comblez l'écart, puis étendez l'utilisation.
Benchmark dans des conditions de charge et de données réalistes.
Benchmark dans des conditions de charge et de données réalistes. Traitez chaque étape comme une porte de preuves : si les critères ne sont pas remplis, suspendez le déploiement, comblez l'écart, puis étendez l'utilisation.
Surveillance des instruments pour détecter les erreurs, la dérive et l'impact sur l'utilisateur.
Surveillance des instruments pour détecter les erreurs, la dérive et l'impact sur l'utilisateur. Traitez chaque étape comme une porte de preuves : si les critères ne sont pas remplis, suspendez le déploiement, comblez l'écart, puis étendez l'utilisation.
Préparez les chemins de restauration et de réponse aux incidents avant la mise à l’échelle.
Préparez les chemins de restauration et de réponse aux incidents avant la mise à l’échelle. Traitez chaque étape comme une porte de preuves : si les critères ne sont pas remplis, suspendez le déploiement, comblez l'écart, puis étendez l'utilisation.