Áttekintés
A Fully Sharded Data Parallel (FSDP) egy elosztott betanítási technika, amely felosztja a modell paramétereit, gradienseit és optimalizáló állapotait sok GPU között, így minden eszköz csak egy szeletet tartalmaz. Lehetővé teszi hatalmas modellek képzését olyan hardveren, amely soha nem fér el a teljes modell egyetlen GPU memóriájába.
A Fully Sharded Data Parallel egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a megbízhatóságot.
Mély merülés
A hagyományos adatpárhuzamosság minden GPU-n megőrzi a modell teljes példányát, ami memóriát pazarol, és korlátozza a modell méretét. Az FSDP, amelyet a Meta PyTorch-ja népszerűsített, és a Microsoft ZeRO-ja ihlette, ehelyett három dolgot bont ki az eszközök között: a paramétereket, a színátmeneteket és az optimalizáló állapotait. Az előrehaladás során minden GPU ideiglenesen összegyűjti az általa kiszámolt réteg teljes súlyát egy all-Gather segítségével, lefuttatja a számítást, majd azonnal felszabadítja az összegyűjtött másolatot. A visszafelé haladás is hasonlóan működik, amit egy szóráscsökkentés követ, amely visszaosztja a gradiens szeleteket a saját GPU-kra. Mivel minden eszköz csak a modell töredékét tárolja tartósan, a memóriahasználat nagyjából lineárisan csökken a GPU-k számával, így a csapatok több tíz- vagy százmilliárd paraméterrel rendelkező modelleket képezhetnek ki.
Technikai betekintés
Az FSDP extra kommunikációt cserél memóriamegtakarításra. Az egyes rétegek súlyait igény szerint rekonstruálják, közvetlenül a használat előtt, majd azonnal eldobják, a színátmeneteket pedig szóráscsökkentéssel kombinálják és felosztják. A kommunikációt átfedheti a számítással a következő réteg paramétereinek előzetes lekérésével, miközben az aktuális réteg fut, elrejtve a hálózati késleltetés nagy részét. A felosztási részletesség hangolása (csomagolási szabályzat) egyensúlyba hozza a memória lábnyomát a kommunikációs többletterheléssel.
Teljesen megosztott adatok párhuzamos elsajátítása
A Fully Sharded Data Parallel (FSDP) egy elosztott betanítási technika, amely felosztja a modell paramétereit, gradienseit és optimalizáló állapotait sok GPU között, így minden eszköz csak egy szeletet tartalmaz. Lehetővé teszi hatalmas modellek képzését olyan hardveren, amely soha nem fér el a teljes modell egyetlen GPU memóriájába. A Fully Sharded Data Parallel egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a megbízhatóságot. A mélyebb megértés érdekében kezelje a Fully Sharded Data Parallel-t működési modellként, ne 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 Fully Sharded Data Parallel funkciót használó 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
Egy 70 milliárd paraméterű Llama modell finomhangolása 8 GPU-n keresztül, amelyek külön-külön nem bírják a teljes súlyt.
Nagy nyelvi modellek előképzése mesterséges intelligencia laboratóriumokban az optimalizáló állapotainak felosztásával (amelyek Ádámmal együtt uralják a memóriát) több száz gyorsítón keresztül.
A PyTorch FSDP burkolóját használó kutatók látástranszformátorok képzésére egy egyetemi klaszteren anélkül, hogy zászlóshajó 80 GB-os GPU-kat vásárolnának.
Az FSDP és a vegyes precíziós bfloat16 kombinálása a memória nagyjából felére csökkentése és a képzési sebesség felgyorsítása a multimodális modelleken.
Megvalósítási minták
Teljesen megosztott adatok párhuzamosak a gyakorlatban
Egy 70 milliárd paraméterű Llama modell finomhangolása 8 GPU-n keresztül, amelyek külön-külön nem bírják a teljes súlyt.
70 milliárd paraméterű Llama modell finomhangolása 8 GPU-n keresztül, amelyek külön-külön nem bírják a teljes súlyt A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, emberi eszkalációs utat tartanak a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Teljesen megosztott adatok párhuzamosak a gyakorlatban
Nagy nyelvi modellek előképzése mesterséges intelligencia laboratóriumokban az optimalizáló állapotainak felosztásával (amelyek Ádámmal együtt uralják a memóriát) több száz gyorsítón keresztül.
Nagy nyelvi modellek előképzése mesterséges intelligencia-laboratóriumokban az optimalizáló állapotainak felosztásával (amelyek Ádámmal együtt uralják a memóriát) több száz gyorsítón keresztül A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges eseteknél, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket is.
Teljesen megosztott adatok párhuzamosak a gyakorlatban
A PyTorch FSDP burkolóját használó kutatók látástranszformátorok képzésére egy egyetemi klaszteren anélkül, hogy zászlóshajó 80 GB-os GPU-kat vásárolnának.
A PyTorch FSDP burkolóját használó kutatók látástranszformátorok képzésére egyetemi klasztereken anélkül, hogy zászlóshajó 80 GB-os GPU-kat vásárolnának. 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 termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Teljesen megosztott adatok párhuzamosak a gyakorlatban
Az FSDP és a vegyes precíziós bfloat16 kombinálása a memória nagyjából felére csökkentése és a képzési sebesség felgyorsítása a multimodális modelleken.
Az FSDP és a vegyes pontosságú bfloat16 kombinálása a memória durván felére csökkentése és a képzési átviteli sebesség felgyorsítása multimodális modelleken A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat 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.