Áttekintés
A DeepSpeed (Microsoft) és a Megatron-LM (NVIDIA) azok a szoftvercsomagok, amelyek több ezer GPU-n keresztül több milliárd paraméterrel rendelkező oktatási modelleket tesznek lehetővé. Nélkülük a mai határmodellek egyszerűen nem férnének be a memóriába, és nem tudnának ésszerű időn belül befejezni az edzést.
A DeepSpeed és a Megatron Training Stacks egy olyan műszaki építőelem, amely nagymértékben befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a megbízhatóságot.
Mély merülés
Lehetetlen egy nagy modellt egyetlen GPU-n betanítani, mert a súlyok, a színátmenetek és az optimalizáló állapotai nem illenek egymáshoz. Ezek a veremek felosztják a munkát számos GPU között. A Megatron-LM úttörő szerepet játszott a tenzorpárhuzamban, az egyes mátrixszorzásokat feldarabolva minden egyes GPU-n belüli rétegben, valamint a csővezeték-párhuzamot, amely különböző rétegeket helyez a különböző GPU-kra. A DeepSpeed sajátossága a ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), amely a GPU-k közötti optimalizálási állapotokat, gradienseket és paramétereket replikálja, ahelyett, hogy replikálná őket, így drámai módon csökkenti a GPU-nkénti memóriát. A kettőt gyakran kombinálják (Megatron-DeepSpeed), hogy olyan modelleket képezzenek, mint a BLOOM-176B és a Megatron-Turing NLG. Vegyes precizitást, aktiválási ellenőrzési pontot és kitöltést is hozzáadnak a CPU-hoz vagy az NVMe-hez, így a hatalmas modellek korlátozott hardveren edznek.
Technikai betekintés
A ZeRO három fokozatban növeli a memóriamegtakarítást: az 1. szakasz a szilánkok optimalizáló állapotait, a 2. szakasz a színátmeneteket is, a 3. szakasz pedig magát a paramétereket szilánkolja, és igény szerint összegyűjti azokat az előre- és visszalépés során. A tenzor párhuzamossággal (rétegen belüli) és csővezeték párhuzamossággal (rétegközi) kombinálva ez „3D párhuzamosságot” alkot. A fő feszültséget a kommunikációs költségek jelentik: minden szilánkfelosztás növeli a GPU-GPU forgalmat, így a mérnökök úgy hangolják a felosztást, hogy a gyors NVLink és InfiniBand kapcsolatok telítettek legyenek.
A DeepSpeed és a Megatron Training Stackek elsajátítása
A DeepSpeed (Microsoft) és a Megatron-LM (NVIDIA) azok a szoftvercsomagok, amelyek több ezer GPU-n keresztül több milliárd paraméterrel rendelkező oktatási modelleket tesznek lehetővé. Nélkülük a mai határmodellek egyszerűen nem férnének be a memóriába, és nem tudnának ésszerű időn belül befejezni az edzést. A DeepSpeed és a Megatron Training Stacks egy olyan műszaki építőelem, amely nagymértékben befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a megbízhatóságot. A mélyebb megértés érdekében a DeepSpeed és a Megatron Training Stacks-et működési modellként kell kezelni, nem egyetlen funkcióként: határozza meg a kívánt eredményeket, tisztázza a feltételezéseket, és válassza szét azt, amit a rendszer megbízhatóan képes elvégezni, attól, ami még szakértői megítélést igényel.
A gyakorlatban a DeepSpeed és a Megatron Training Stacks segítségével erős csapatok optimalizálják az architektúrát, az adatokat és az infrastruktúrát a megbízhatóság és a költségek szempontjából. Dokumentálják az explicit sikerkritériumokat, tesztelik a valósághű adatokat és munkafolyamatokat, és a megfigyelt hibaminták alapján iterálnak, nem pedig egyszeri benchmark győzelmek alapján. Ez az a hely, ahol az elméleti megértés tartós képességgé válik a termék, a politika és a műveletek között.
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket. Ugyanakkor az egyik benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános gyengeségeit. A legrugalmasabb megközelítés a kísérleti sebesség és az irányítási fegyelem kombinálása: kísérleti kísérletek futtatása, bizonyítékok rögzítése, döntési naplók közzététele és a biztosítékok folyamatos frissítése a modell viselkedésének, a felhasználói elvárásoknak és a szabályozási követelményeknek megfelelően.
Stratégiai hatás
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket.
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben.
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit.
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
Valós megvalósítás
A nyílt többnyelvű BLOOM-176B modell betanítása a kombinált Megatron-DeepSpeed verem segítségével több száz GPU-n keresztül.
Microsoft és az NVIDIA az 530 milliárd paraméterű Megatron-Turing NLG modellt 3D párhuzamossággal tanítja.
A ZeRO-Offload lehetővé teszi a kutatók számára, hogy egyetlen munkaállomás GPU-n finomhangolják a többmilliárd paraméterű modelleket az optimalizáló állapotainak a CPU RAM-ba való kiszórásával.
Aktiválási ellenőrzőpontok használata ezekben a veremekben a hosszabb kontextusablak beillesztéséhez az aktiválások újraszámításával az összes tárolása helyett.
Megvalósítási minták
DeepSpeed és Megatron Training Stackek a gyakorlatban
A nyílt többnyelvű BLOOM-176B modell betanítása a kombinált Megatron-DeepSpeed verem segítségével több száz GPU-n keresztül.
A nyílt, többnyelvű BLOOM-176B modell betanítása a kombinált Megatron-DeepSpeed stack segítségével több száz GPU-n A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöbértékeket, megtartják az emberi eszkalációs utat a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
DeepSpeed és Megatron Training Stackek a gyakorlatban
Microsoft és az NVIDIA az 530 milliárd paraméterű Megatron-Turing NLG modellt 3D párhuzamossággal tanítja.
Microsoft és az NVIDIA az 530 milliárd paraméterű Megatron-Turing NLG modellt oktatja 3D-s párhuzamossággal A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöbértékeket, emberi eszkalációs utat tartanak az éles esetekben, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket is.
DeepSpeed és Megatron Training Stackek a gyakorlatban
A ZeRO-Offload lehetővé teszi a kutatók számára, hogy egyetlen munkaállomás GPU-n finomhangolják a többmilliárd paraméterű modelleket az optimalizáló állapotainak a CPU RAM-ba való kiszórásával.
A ZeRO-Offload lehetővé teszi a kutatóknak, hogy egyetlen munkaállomás GPU-n finomhangolják a többmilliárd paraméterű modelleket az optimalizáló állapotok CPU RAM-ra való kiosztásával. A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöbértékeket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenységnövekedést és a hibaköltségeket az idő múlásával.
DeepSpeed és Megatron Training Stackek a gyakorlatban
Aktiválási ellenőrzőpontok használata ezekben a veremekben a hosszabb kontextusablak beillesztéséhez az aktiválások újraszámításával az összes tárolása helyett.
Aktiválási ellenőrzőpontok használata ezekben a veremekben a hosszabb kontextusablakokhoz való illeszkedéshez az aktiválások újraszámításával az összes tárolása helyett A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöbértékeket, emberi eszkalációs útvonalat tartanak a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Kockázatok és védőkorlátok
Egy benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános hiányosságait.
Az infrastrukturális és karbantartási költségeket gyakran alábecsülik.
A biztonsági és megfigyelhetőségi hiányosságok a rendszerek bonyolultabbá válásával nőhetnek.
Végrehajtási ütemterv
A megvalósítás előtt határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat.
A megvalósítás előtt határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.