Mai departeUrmătorul ghid
Cuantizare post-antrenament GPTQ și AWQ
Tehnic
GHID tehnic
Stacks de antrenament DeepSpeed și Megatron
DeepSpeed (Microsoft) și Megatron-LM (NVIDIA) sunt stivele de software care fac modele de antrenament cu miliarde de parametri pe mii de GPU-uri cu adevărat fezabile.
Ascultă acest ghidNarativ AI · ~2 min
Pe această pagină2 minute de lectură
Prezentare generală
Fără ele, modelele de frontieră de astăzi pur și simplu nu ar putea încadra în memorie sau nu ar putea termina antrenamentul într-un timp rezonabil.
Scufundare în profunzime
Antrenarea unui model mare pe un singur GPU este imposibilă deoarece greutățile, gradienții și stările de optimizare nu se potrivesc. Aceste stive împart munca pe mai multe GPU-uri. Megatron-LM a fost pionierat în paralelismul tensor, împărțind multiplicarea matricei individuale în interiorul fiecărui strat pe GPU-uri, plus paralelismul pipeline, care pune straturi diferite pe diferite GPU-uri. Contribuția semnăturii DeepSpeed este ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), care împarte stările, gradienții și parametrii optimizatorului pe GPU-uri în loc să le reproducă, reducând dramatic memoria per GPU. Cele două sunt adesea combinate (Megatron-DeepSpeed) pentru a antrena modele precum BLOOM-176B și Megatron-Turing NLG. De asemenea, adaugă precizie mixtă, puncte de control de activare și descărcare la CPU sau NVMe, astfel încât modelele uriașe se antrenează cu hardware limitat.
Implementare în lumea reală
Antrenarea modelului multilingv deschis BLOOM-176B folosind stiva combinată Megatron-DeepSpeed pe sute de GPU.
Microsoft și NVIDIA antrenează modelul Megatron-Turing NLG de 530 de miliarde de parametri cu paralelism 3D.
ZeRO-Offload le permite cercetătorilor să ajusteze modele cu mai multe miliarde de parametri pe o singură stație de lucru GPU prin difuzarea stărilor de optimizare în RAM CPU.
Utilizarea punctului de control al activării în aceste stive pentru a se potrivi cu ferestre de context mai lungi, recalculând activările în loc să le stocați pe toate.
Viitorul stivelor de antrenament DeepSpeed și Megatron
Așteptați-vă la o integrare mai strânsă cu FSDP nativ al PyTorch (Fully Sharded Data Parallel), care a absorbit multe idei ZeRO, estompând linia dintre stivele de cercetare și cadrele de bază. Abordările bazate pe compilator și planificatorii automati de paralelism urmăresc eliminarea reglajului manual. Pe măsură ce clusterele de antrenament cresc spre sute de mii de acceleratoare, toleranța la erori, scalarea elastică și comunicarea suprapusă cu calculul devin frontierele dominante ale ingineriei, alături de suport pentru hardware nou precum NVIDIA Blackwell și cipuri de antrenament personalizate.
Punând-o în practică
De ce contează
- Cost și buget. Deciziile de arhitectură generează performanța și costurile de operare de ani de zile.
- Decizii mai clare. Educația tehnică ajută echipele să aleagă stiva potrivită, nu doar cea mai nouă.
- Controlul calității. Opțiuni de inginerie mai bune reduc incidentele de fiabilitate în producție.
Atenție la
- Optimizarea unui punct de referință poate ascunde slăbiciunile mai largi ale sistemului.
- Costurile de infrastructură și întreținere sunt adesea subestimate.
- Lacunele de securitate și observabilitate pot crește pe măsură ce sistemele devin mai complexe.
Următorii pași
- Definiți obiectivele de latență, calitate și cost înainte de implementare.
- Benchmark în condiții realiste de încărcare și date.
- Monitorizarea instrumentelor pentru erori, deriva și impactul utilizatorului.
- Pregătiți căile de retragere și răspuns la incident înainte de scalare.
Continuați să explorați
Buletin gratuit
Primește briefingul zilnic AI
Trei povești AI verificate în fiecare dimineață de zi lucrătoare, scrise în engleză simplă. Gratuit pentru totdeauna, fără reclame.
Un e-mail în fiecare zi lucrătoare. Dezabonare cu un singur clic. Nu vindem niciodată și nu împărtășim adresa ta.
Testează-te
Take the DeepSpeed and Megatron Training Stacks quiz
Feedback instantaneu la fiecare răspuns și un certificat partajabil cu un ID verificabil după ce parcurgi un curs.
Susține educația AI gratuită. AI Understanding este o organizație nonprofit 501(c)(3) — fără reclame, fără barieră de plată, pentru totdeauna. Fă o donație
Întrebări frecvente
Ce este DeepSpeed și Megatron Training Stacks?
DeepSpeed (Microsoft) și Megatron-LM (NVIDIA) sunt stivele de software care fac modele de antrenament cu miliarde de parametri pe mii de GPU-uri cu adevărat fezabile. Fără ele, modelele de frontieră de astăzi pur și simplu nu ar putea încadra în memorie sau nu ar putea termina antrenamentul într-un timp rezonabil.
Care este scopul principal al optimizatorului ZeRO de la DeepSpeed?
ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimină redundanța memoriei prin partiționarea stărilor, gradienților și parametrilor optimizatorului pe GPU-uri, în loc să le reproducă pe fiecare dispozitiv.
Paralelismul tensor, așa cum a fost lansat în Megatron-LM, împarte modelul cum?
Paralelismul tensorului împarte matematica într-un singur strat (cum ar fi o matrice mare de multiplicare) pe mai multe GPU-uri, care este divizarea intra-strat.
Care etapă ZeRO oferă cele mai mari economii de memorie prin fragmentarea parametrilor modelului înșiși?
ZeRO Stage 3 fragmentează parametrii în plus față de gradienți și stări de optimizare, adunându-i la cerere, oferind cea mai mare reducere a memoriei.
Ce schimbă „punctul de control de activare” pentru a economisi memorie în timpul antrenamentului?
Punctul de control al activării stochează mai puține activări intermediare și le recalculează în timpul propagării inverse, schimbând calcule suplimentare pentru memorie redusă.
De ce combinarea acestor tehnici este adesea numită „paralelism 3D”?
Paralelismul 3D stivuiește trei strategii ortogonale: paralelism de date, paralelism tensor (intra-strat) și paralelism pipeline (inter-strat).
Continuați să învățați
Ghiduri conexe
Mai multe ghiduri alese pentru acest subiect