चेकप्वाइंट शेयरिंग और पुनः आरंभ करने योग्य प्रशिक्षण
किसी मॉडल की प्रशिक्षण स्थिति को टुकड़ों (शार्क) में सहेजने की तकनीकें ताकि विशाल मॉडलों को मेमोरी या डिस्क सीमा पर दबाव डाले बिना सहेजा और पुनः लोड किया जा सके, और इसलिए एक दुर्घटनाग्रस्त रन ठीक वहीं से शुरू हो सके जहां उसने छोड़ा था।
सिंहावलोकन
Essential for any training job that runs for days or weeks across many GPUs.
गहरा गोता
एक प्रशिक्षण चेकपॉइंट फिर से शुरू करने के लिए आवश्यक हर चीज का एक स्नैपशॉट है: मॉडल वजन, ऑप्टिमाइज़र स्थिति, सीखने की दर अनुसूची, डेटा लोडर की स्थिति और यादृच्छिक संख्या जनरेटर बीज। बड़े मॉडलों के लिए यह स्नैपशॉट सैकड़ों गीगाबाइट का हो सकता है, जो एक फ़ाइल या एक मशीन की मेमोरी के लिए बहुत बड़ा है। चेकपॉइंट शार्डिंग उस स्नैपशॉट को कई फ़ाइलों और कई रैंकों में विभाजित करता है, इसलिए प्रत्येक GPU समानांतर में केवल अपना स्वयं का स्लाइस लिखता है। फिर से शुरू करने योग्य प्रशिक्षण उन टुकड़ों को फिर से लोड करता है और पूर्ण स्थिति को सटीक रूप से पुनर्स्थापित करता है। इसके बिना, एक बहु-सप्ताह की दौड़ जो घंटे 200 पर क्रैश हो जाती है उसे शुरू से पुनः आरंभ करना होगा। PyTorch डिस्ट्रिब्यूटेड चेकपॉइंट, डीपस्पीड और हगिंग फेस हब के शार्ड सेफटेंसर फॉर्मेट जैसे फ्रेमवर्क इस रूटीन को बनाते हैं।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
शेयरिंग काम करती है क्योंकि वितरित प्रशिक्षण पहले से ही वजन और ऑप्टिमाइज़र राज्यों को रैंकों में विभाजित करता है (डेटा, टेंसर, या ज़ीरो समानता के माध्यम से)। प्रत्येक रैंक केवल अपने विभाजन को क्रमबद्ध करता है, अक्सर सेफटेंसर जैसे प्रारूपों में जो आलसी, मेमोरी-मैप्ड लोडिंग की अनुमति देता है। एक इंडेक्स फ़ाइल पैरामीटर नामों को शार्ड फ़ाइलों में मैप करती है। नियतात्मक रूप से फिर से शुरू करने के लिए, सिस्टम आरएनजी स्थिति, ऑप्टिमाइज़र चरण गणना और सटीक डेटालोडर ऑफसेट को भी बनाए रखता है, इसलिए पुन: चलाने से बैचों का समान क्रम पुन: उत्पन्न होता है।
सामरिक प्रभाव
लागत और बजट
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
स्पष्ट निर्णय
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
गुणवत्ता नियंत्रण
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
चेकप्वाइंट शेयरिंग और पुनः आरंभ करने योग्य प्रशिक्षण का भविष्य
चेकपॉइंटिंग एक आवधिक स्टॉप-द-वर्ल्ड इवेंट से कुछ अतुल्यकालिक और लगभग मुफ़्त में स्थानांतरित हो रही है। अधिक इन-मेमोरी और ओवरलैप्ड चेकपॉइंटिंग की अपेक्षा करें जो प्रशिक्षण जारी रहने के दौरान पृष्ठभूमि में शार्ड लिखता है, साथ ही इरेज़र-कोडेड और प्रतिकृति चेकपॉइंट्स जो हजार-जीपीयू पैमाने पर आम नोड विफलताओं से बचे रहते हैं। क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोर और तेज़ स्थानीय एनवीएमई टियर शार्क की मेजबानी करेंगे, और सेफटेंसर जैसे मानकीकृत प्रारूप प्रशिक्षण बहाली और अनुमान परिनियोजन दोनों के लिए सुरक्षित, तेज़, आंशिक लोडिंग में सुधार करते रहेंगे।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एक फ्रंटियर-मॉडल हजारों जीपीयू पर चलता है जो हर कुछ सौ कदमों पर शार्ड चेकपॉइंट्स को ऑटो-सेव करता है, इसलिए एक असफल नोड की लागत केवल मिनटों की होती है, दिनों की नहीं।
हगिंग फेस एक बड़े खुले मॉडल को कई सेफटेंसर शार्ड्स और एक इंडेक्स.जेसन के रूप में वितरित कर रहा है ताकि उपयोगकर्ता इसे टुकड़े-टुकड़े करके डाउनलोड और लोड कर सकें।
एक शोधकर्ता एक बाधित फ़ाइन-ट्यून को फिर से शुरू करता है जो सटीक ऑप्टिमाइज़र गति, चरण गणना और डेटालोडर स्थिति को निर्बाध रूप से जारी रखने के लिए पुनर्स्थापित करता है।
सस्ते प्रीमेप्टेबल क्लाउड जीपीयू पर स्पॉट-इंस्टेंस प्रशिक्षण, जहां बार-बार शार्ड चेकपॉइंट्स नौकरी को बेदखल और पुनर्निर्धारित होने से बचाते हैं।
जोखिम और रेलिंग
एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है।
बुनियादी ढांचे और रखरखाव की लागत को अक्सर कम करके आंका जाता है।
जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल होते जाएंगे सुरक्षा और अवलोकन संबंधी अंतराल बढ़ सकते हैं।
कार्यान्वयन रोडमैप
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
What is Checkpoint Sharding and Resumable Training?
किसी मॉडल की प्रशिक्षण स्थिति को टुकड़ों (शार्क) में सहेजने की तकनीकें ताकि विशाल मॉडलों को मेमोरी या डिस्क सीमा पर दबाव डाले बिना सहेजा और पुनः लोड किया जा सके, और इसलिए एक दुर्घटनाग्रस्त रन ठीक वहीं से शुरू हो सके जहां उसने छोड़ा था। कई जीपीयू पर कई दिनों या हफ्तों तक चलने वाले किसी भी प्रशिक्षण कार्य के लिए आवश्यक।
बड़े-मॉडल चौकियों को टुकड़ों में क्यों विभाजित किया जाता है?
विशाल चौकियाँ (सैकड़ों जीबी) एक फ़ाइल के रूप में अव्यावहारिक हैं; शार्डिंग कई रैंकों को अपने स्लाइस को समानांतर में लिखने की सुविधा देता है और टुकड़ों में लोड करने में सक्षम बनाता है।
मॉडल भार के अलावा, एक पुन: प्रारंभ करने योग्य चेकपॉइंट को आम तौर पर और क्या बचाना चाहिए?
सटीक रूप से फिर से शुरू करने के लिए, चेकपॉइंट ऑप्टिमाइज़र स्थिति, यादृच्छिक-संख्या-जनरेटर स्थिति, चरण गणना, और जहां डेटा लोडर छोड़ा गया था, संग्रहीत करता है।
लंबी नौकरियों के लिए पुनः प्रारंभ प्रशिक्षण का मुख्य लाभ क्या है?
पुन: प्रारंभ करने योग्य चौकियों के साथ, एक बाधित रन अपनी अंतिम सहेजी गई स्थिति को पुनः लोड करता है और गणना के दिनों को बर्बाद करने के बजाय जारी रखता है।
प्रत्येक जीपीयू रैंक आम तौर पर एक शार्ड चेकपॉइंट में कैसे योगदान देती है?
क्योंकि वितरित प्रशिक्षण पहले से ही मॉडल को रैंकों में विभाजित करता है, प्रत्येक रैंक केवल अपना टुकड़ा लिखता है, जिससे बचत समानांतर और मेमोरी-कुशल हो जाती है।
शार्प्ड चेकपॉइंट्स में इंडेक्स फ़ाइल क्या भूमिका निभाती है?
एक इंडेक्स (उदाहरण के लिए, इंडेक्स.जेसन) रिकॉर्ड करता है कि कौन सा शार्ड प्रत्येक पैरामीटर रखता है ताकि लोडर सही टुकड़ों को ला सकें और फिर से जोड़ सकें।