PANDUAN Teknikal
Data Berkongsi Penuh Selari
Selari Data Berkongsi Penuh (FSDP) ialah teknik latihan teragih yang membahagikan parameter, kecerunan dan keadaan pengoptimum model merentas banyak GPU supaya setiap peranti hanya memegang sekeping.
Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min
Pada halaman ini2 min dibaca
Gambaran keseluruhan
It makes training huge models possible on hardware that could never fit the whole model in one GPU's memory.
Menyelam dalam
Keselarian data tradisional menyimpan salinan penuh model pada setiap GPU, yang membazirkan memori dan mengehadkan saiz model. FSDP, dipopularkan oleh PyTorch Meta dan diilhamkan oleh ZeRO Microsoft, sebaliknya memecah tiga perkara merentas peranti: parameter, kecerunan dan keadaan pengoptimum. Semasa hantaran ke hadapan, setiap GPU mengumpulkan pemberat penuh untuk lapisan yang dikira melalui pengiraan semua buat sementara waktu, menjalankan pengiraan, kemudian segera membebaskan salinan yang dikumpul. Pas ke belakang berfungsi sama, diikuti oleh serakan berkurangan yang mengedarkan kepingan kecerunan kembali kepada GPU milik mereka. Oleh kerana setiap peranti hanya menyimpan sebahagian kecil daripada model secara kekal, penggunaan memori menurun secara kasar secara linear dengan bilangan GPU, membenarkan pasukan melatih model dengan berpuluh atau ratusan bilion parameter.
Pelaksanaan Dunia Sebenar
Memperhalusi model Llama 70 bilion parameter merentas 8 GPU yang secara individu tidak dapat menampung berat sepenuhnya.
Pralatih model bahasa besar di makmal AI dengan membahagikan keadaan pengoptimum (yang mendominasi memori dengan Adam) merentasi ratusan pemecut.
Penyelidik menggunakan pembalut FSDP PyTorch untuk melatih pengubah penglihatan pada kelompok universiti tanpa membeli GPU 80GB perdana.
Menggabungkan FSDP dengan bfloat16 ketepatan campuran untuk mengurangkan separuh memori secara kasar dan mempercepatkan pemprosesan latihan pada model multimodal.
Masa Depan Data Berkongsi Penuh Selari
FSDP menjadi lalai untuk latihan model besar terbuka, dengan FSDP2 dalam PyTorch meningkatkan kebolehgunaan dan per-parameter sharding. Jangkakan penyepaduan yang lebih ketat dengan selari tensor dan saluran paip untuk model trilion parameter, sokongan yang lebih baik untuk ketepatan campuran dan fp8, dan pembungkusan automatik yang lebih pintar yang memilih sempadan sharding untuk anda. Memandangkan sambung antara GPU seperti NVLink dan InfiniBand menjadi lebih pantas, kos komunikasi sharding terus mengecil, menjadikannya praktikal pada skala yang lebih besar.
Mempraktikkannya
Mengapa ia penting
- Kos dan bajet. Keputusan seni bina memacu prestasi dan kos operasi selama bertahun-tahun.
- Keputusan yang lebih jelas. Pendidikan teknikal membantu pasukan memilih timbunan yang betul, bukan hanya yang terbaharu.
- Kawalan kualiti. Pilihan kejuruteraan yang lebih baik mengurangkan insiden kebolehpercayaan dalam pengeluaran.
Berhati-hati untuk
- Mengoptimumkan satu penanda aras boleh menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.
- Kos infrastruktur dan penyelenggaraan sering dipandang remeh.
- Jurang keselamatan dan pemerhatian boleh berkembang apabila sistem menjadi lebih kompleks.
Langkah seterusnya
- Tentukan sasaran kependaman, kualiti dan kos sebelum pelaksanaan.
- Penanda aras di bawah beban realistik dan keadaan data.
- Pemantauan instrumen untuk ralat, drift dan kesan pengguna.
- Sediakan laluan balik dan tindak balas insiden sebelum penskalaan.
Teruskan Meneroka
Newsletter percuma
Dapatkan taklimat AI harian
Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.
Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.
Uji diri anda
Take the Fully Sharded Data Parallel quiz
Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.
Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma
Soalan lazim
What is Fully Sharded Data Parallel?
Selari Data Berkongsi Penuh (FSDP) ialah teknik latihan teragih yang membahagikan parameter, kecerunan dan keadaan pengoptimum model merentas banyak GPU supaya setiap peranti hanya memegang sekeping. Ia membolehkan latihan model besar pada perkakasan yang tidak boleh memuatkan keseluruhan model dalam satu memori GPU.
Apakah serpihan FSDP merentas GPU yang TIDAK dilakukan oleh selari data standard?
FSDP membahagikan parameter, kecerunan dan keadaan pengoptimum model merentas peranti, manakala keselarian data standard mereplikasi model penuh pada setiap GPU.
Operasi kolektif manakah yang FSDP gunakan untuk membina semula pemberat penuh lapisan sejurus sebelum mengiranya?
Sebelum lapisan dijalankan, FSDP melakukan pengumpulan semua untuk memasang sementara parameter lengkap daripada semua serpihan, kemudian membebaskannya selepas itu.
Mengapakah FSDP membebaskan pemberat penuh yang terkumpul serta-merta selepas pengiraan lapisan?
Memegang hanya serpihan secara kekal dan mengumpulkan berat penuh secara sementara adalah perkara yang memastikan penggunaan memori rendah dan berkadar kira-kira dengan satu pecahan model.
FSDP sebahagian besarnya diilhamkan oleh pendekatan pengoptimuman memori yang lebih awal?
Perkongsian parameter, kecerunan dan keadaan pengoptimuman FSDP mengikut rapat idea yang diperkenalkan dalam ZeRO Microsoft daripada perpustakaan DeepSpeed.
Bagaimanakah FSDP menyembunyikan kebanyakan kependaman rangkaian daripada mengumpul pemberat?
FSDP mendahului parameter lapisan seterusnya semasa lapisan semasa masih mengira, bertindih komunikasi pengumpulan semua dengan kerja yang berguna.
Teruskan belajar
Panduan berkaitan
Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini