सिंहावलोकन
एक एकल तंत्रिका-नेटवर्क परत के अंदर गणित को कई जीपीयू में विभाजित करने का एक तरीका ताकि एक डिवाइस के लिए बहुत बड़ा मॉडल अभी भी चल सके। यह मायने रखता है क्योंकि फ्रंटियर मॉडल में सैकड़ों अरब पैरामीटर होते हैं जिन्हें कोई भी जीपीयू अकेले पकड़ या तेज़ गति से गणना नहीं कर सकता है।
बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर पैरेललिज्म एक तकनीकी बिल्डिंग ब्लॉक है जो मॉडल की गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की लागत, विलंबता और बड़े पैमाने पर विश्वसनीयता को प्रभावित करता है।
गहरा गोता
टेन्सर पैरेललिज्म (जिसे इंट्रा-लेयर मॉडल पैरेललिज्म भी कहा जाता है) अलग-अलग डिवाइस पर पूरी परतें लगाने के बजाय जीपीयू में अलग-अलग वेट मैट्रिसेस को विभाजित करता है। एक ट्रांसफार्मर में, बड़े मैट्रिक्स गुणन-ध्यान अनुमान और फ़ीड-फ़ॉरवर्ड एमएलपी-विभाजित होते हैं: उदाहरण के लिए, एमएलपी का पहला वजन मैट्रिक्स कॉलम द्वारा और दूसरा पंक्तियों द्वारा विभाजित होता है, इसलिए प्रत्येक जीपीयू एक स्लाइस की गणना करता है और एक ऑल-रिड्यूस परिणामों को जोड़ता है। ध्यान सभी पक्षों पर बंटा हुआ है, प्रत्येक जीपीयू एक सबसेट को संभालता है। क्योंकि प्रत्येक जीपीयू प्रत्येक परत का एक हिस्सा एक साथ करता है, टेंसर समानता प्रति-जीपीयू मेमोरी को कम करती है और गणना को गति देती है, लेकिन यह प्रत्येक परत जीपीयू के बीच लगातार, उच्च-बैंडविड्थ संचार की मांग करती है। यही कारण है कि यह आम तौर पर एनवीलिंक द्वारा जुड़े नोड के भीतर सीमित होता है, और बहुत बड़े प्रशिक्षण और सेवारत नौकरियों के लिए पाइपलाइन और डेटा समानता के साथ संयुक्त होता है।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
मेगेट्रॉन-एलएम द्वारा लोकप्रिय ट्रिक, विभाजन आयामों को चुन रही है ताकि संचार न्यूनतम हो। पहले एमएलपी मैट्रिक्स को कॉलम-वार विभाजित करने से प्रत्येक जीपीयू बिना किसी सिंक के स्थानीय रूप से गैर-रैखिकता लागू कर सकता है; दूसरी पंक्ति को अलग-अलग विभाजित करने का मतलब है कि आउटपुट को केवल आंशिक परिणामों को कम करने के लिए एक ऑल-रिड्यूस की आवश्यकता है। इस प्रकार प्रत्येक परत में लगभग दो ऑल-रिड्यूस (आगे) और दो (पीछे) होते हैं। क्योंकि ये सामूहिकता हर परत में होती है, विलंबता हावी होती है - इसलिए टेंसर समानता धीमे इंटर-नोड नेटवर्क के बजाय एनवीलिंक जैसे तेज़ इंट्रा-नोड लिंक के पीछे रहती है।
बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर समांतरता में महारत हासिल करना
एक एकल तंत्रिका-नेटवर्क परत के अंदर गणित को कई जीपीयू में विभाजित करने का एक तरीका ताकि एक डिवाइस के लिए बहुत बड़ा मॉडल अभी भी चल सके। यह मायने रखता है क्योंकि फ्रंटियर मॉडल में सैकड़ों अरब पैरामीटर होते हैं जिन्हें कोई भी जीपीयू अकेले पकड़ या तेज़ गति से गणना नहीं कर सकता है। बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर पैरेललिज्म एक तकनीकी बिल्डिंग ब्लॉक है जो मॉडल की गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की लागत, विलंबता और बड़े पैमाने पर विश्वसनीयता को प्रभावित करता है। गहरी समझ बनाने के लिए, बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर पैरेललिज्म को एक ऑपरेटिंग मॉडल के रूप में मानें, न कि एक विशेषता के रूप में: वांछित परिणामों को परिभाषित करें, मान्यताओं को स्पष्ट करें, और जो सिस्टम विश्वसनीय रूप से कर सकता है उसे अलग करें जिसके लिए अभी भी विशेषज्ञ निर्णय की आवश्यकता है।
व्यवहार में, बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर पैरेललिज्म का उपयोग करने वाली मजबूत टीमें विश्वसनीयता और लागत के मुकाबले वास्तुकला, डेटा और बुनियादी ढांचे के विकल्पों का अनुकूलन करती हैं। वे स्पष्ट सफलता मानदंडों का दस्तावेजीकरण करते हैं, यथार्थवादी डेटा और वर्कफ़्लो के विरुद्ध परीक्षण करते हैं, और एक बार की बेंचमार्क जीत के बजाय देखे गए विफलता पैटर्न के आधार पर पुनरावृत्ति करते हैं। यहीं पर सैद्धांतिक समझ उत्पाद, नीति और संचालन में टिकाऊ क्षमता में बदल जाती है।
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं। साथ ही, एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है। सबसे लचीला दृष्टिकोण प्रयोग की गति को शासन अनुशासन के साथ जोड़ना है: पायलट चलाना, साक्ष्य प्राप्त करना, निर्णय लॉग प्रकाशित करना, और मॉडल व्यवहार, उपयोगकर्ता अपेक्षाओं और नियामक आवश्यकताओं के विकसित होने पर सुरक्षा उपायों को लगातार अपडेट करना।
सामरिक प्रभाव
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
मेगेट्रॉन-एलएम का उपयोग करके एक एनवीलिंक-कनेक्टेड नोड में 8 जीपीयू में प्रत्येक परत के वजन मैट्रिक्स को विभाजित करके 175बी-पैरामीटर मॉडल का प्रशिक्षण।
vLLM में Tensor_parallel_size=4 के साथ 70B-पैरामीटर चैट मॉडल पेश करना ताकि वज़न चार GPU में फिट हो और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया दे सके।
ट्रांसफॉर्मर का ध्यान जीपीयू में विभाजित करना ताकि प्रत्येक डिवाइस एक सबसेट की गणना कर सके, फिर अगली परत के लिए आउटपुट को संयोजित कर सके।
बड़े जीपीयू क्लस्टर पर ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नोड्स के भीतर टेंसर समानता और नोड्स में पाइपलाइन समानता का संयोजन।
कार्यान्वयन पैटर्न
व्यवहार में बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर समांतरता
मेगेट्रॉन-एलएम का उपयोग करके एक एनवीलिंक-कनेक्टेड नोड में 8 जीपीयू में प्रत्येक परत के वजन मैट्रिक्स को विभाजित करके 175बी-पैरामीटर मॉडल का प्रशिक्षण।
मेगेट्रॉन-एलएम टीमों का उपयोग करके एक एनवीलिंक-कनेक्टेड नोड में 8 जीपीयू में प्रत्येक परत के वजन मैट्रिक्स को विभाजित करके 175 बी-पैरामीटर मॉडल का प्रशिक्षण आमतौर पर बेहतर परिणाम प्राप्त करता है जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर समांतरता
vLLM में Tensor_parallel_size=4 के साथ 70B-पैरामीटर चैट मॉडल पेश करना ताकि वज़न चार GPU में फिट हो और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया दे सके।
वीएलएलएम में 70बी-पैरामीटर चैट मॉडल को टेंसर_पैरेलल_साइज=4 के साथ पेश किया जा रहा है ताकि वजन चार जीपीयू में फिट हो और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया दे सके। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर समांतरता
ट्रांसफॉर्मर का ध्यान जीपीयू में विभाजित करना ताकि प्रत्येक डिवाइस एक सबसेट की गणना कर सके, फिर अगली परत के लिए आउटपुट को संयोजित कर सके।
ट्रांसफार्मर का ध्यान सभी जीपीयू में विभाजित करना ताकि प्रत्येक डिवाइस एक सबसेट की गणना कर सके, फिर अगली परत के लिए आउटपुट को संयोजित कर सके। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में बड़े मॉडलों के लिए टेन्सर समांतरता
बड़े जीपीयू क्लस्टर पर ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नोड्स के भीतर टेंसर समानता और नोड्स में पाइपलाइन समानता का संयोजन।
बड़े जीपीयू क्लस्टर पर ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नोड्स के भीतर टेंसर समानता और नोड्स में पाइपलाइन समानता का संयोजन टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते 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।
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।