Обзор
DeepSpeed (Microsoft) и Megatron-LM (NVIDIA) — это программные стеки, которые делают реальными модели обучения с миллиардами параметров для тысяч графических процессоров. Без них современные передовые модели просто не смогли бы уместиться в памяти или завершить обучение в разумные сроки.
Учебные стеки DeepSpeed и Megatron — это технический строительный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе.
Глубокое погружение
Обучение большой модели на одном графическом процессоре невозможно, поскольку веса, градиенты и состояния оптимизатора не подходят. Эти стеки распределяют работу между многими графическими процессорами. Megatron-LM был пионером в тензорном параллелизме, разделяющем отдельные матричные умножения внутри каждого слоя на графические процессоры, а также конвейерном параллелизме, который помещает разные уровни на разные графические процессоры. Отличительной особенностью DeepSpeed является ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), который распределяет состояния, градиенты и параметры оптимизатора по графическим процессорам вместо их репликации, что резко сокращает память каждого графического процессора. Их часто комбинируют (Megatron-DeepSpeed) для обучения таких моделей, как BLOOM-176B и Megatron-Turing NLG. Они также добавляют смешанную точность, контрольные точки активации и разгрузку на ЦП или NVMe, поэтому огромные модели тренируются на ограниченном оборудовании.
Техническая информация
ZeRO имеет три этапа увеличения экономии памяти: этап 1 сегментирует состояния оптимизатора, этап 2 также сегментирует градиенты, а этап 3 сегментирует сами параметры, собирая их по требованию во время прямых и обратных проходов. В сочетании с тензорным параллелизмом (внутриуровневым) и конвейерным параллелизмом (межуровневым) это образует «3D-параллелизм». Ключевым моментом являются накладные расходы на связь: каждое разделение сегментов увеличивает трафик между графическими процессорами, поэтому инженеры настраивают разделение так, чтобы быстрые каналы NVLink и InfiniBand оставались насыщенными.
Освоение тренировочных стеков DeepSpeed и Megatron
DeepSpeed (Microsoft) и Megatron-LM (NVIDIA) — это программные стеки, которые делают реальными модели обучения с миллиардами параметров для тысяч графических процессоров. Без них современные передовые модели просто не смогли бы уместиться в памяти или завершить обучение в разумные сроки. Учебные стеки DeepSpeed и Megatron — это технический строительный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе. Чтобы достичь глубокого понимания, рассматривайте системы обучения DeepSpeed и Megatron как операционную модель, а не как отдельную функцию: определите желаемые результаты, проясните предположения и отделите то, что система может делать надежно, от того, что все еще требует экспертной оценки.
На практике сильные команды, использующие обучающие стеки DeepSpeed и Megatron, оптимизируют выбор архитектуры, данных и инфраструктуры с точки зрения надежности и стоимости. Они документируют явные критерии успеха, проводят тестирование на основе реалистичных данных и рабочих процессов, а также выполняют итерации на основе наблюдаемых моделей неудач, а не разовых побед в тестах. Именно здесь теоретическое понимание превращается в прочные возможности в отношении продукта, политики и операций.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В то же время оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы. Самый устойчивый подход — сочетать скорость экспериментирования с дисциплиной управления: запускать пилотные проекты, собирать доказательства, публиковать журналы решений и постоянно обновлять меры безопасности по мере развития поведения модели, ожиданий пользователей и нормативных требований.
Стратегическое воздействие
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Реальная реализация
Обучение открытой многоязычной модели BLOOM-176B с использованием объединенного стека Megatron-DeepSpeed на сотнях графических процессоров.
Microsoft и NVIDIA обучают модель NLG Мегатрона-Тьюринга с 530 миллиардами параметров с помощью 3D-параллелизма.
ZeRO-Offload позволяет исследователям точно настраивать модели с несколькими миллиардами параметров на одном графическом процессоре рабочей станции, передавая состояния оптимизатора в оперативную память процессора.
Использование контрольных точек активации в этих стеках для размещения более длинных контекстных окон путем повторного расчета активаций вместо их сохранения.
Шаблоны реализации
Учебные стеки DeepSpeed и Megatron на практике
Обучение открытой многоязычной модели BLOOM-176B с использованием объединенного стека Megatron-DeepSpeed на сотнях графических процессоров.
Обучение открытой многоязычной модели BLOOM-176B с использованием объединенного стека Megatron-DeepSpeed на сотнях графических процессоров. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Учебные стеки DeepSpeed и Megatron на практике
Microsoft и NVIDIA обучают модель NLG Мегатрона-Тьюринга с 530 миллиардами параметров с помощью 3D-параллелизма.
Microsoft и NVIDIA обучают NLG-модель Мегатрона-Тьюринга с 530 миллиардами параметров с помощью 3D-параллелизма. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Учебные стеки DeepSpeed и Megatron на практике
ZeRO-Offload позволяет исследователям точно настраивать модели с несколькими миллиардами параметров на одном графическом процессоре рабочей станции, передавая состояния оптимизатора в оперативную память процессора.
ZeRO-Offload позволяет исследователям точно настраивать модели с несколькими миллиардами параметров на одном графическом процессоре рабочей станции, передавая состояния оптимизатора в оперативную память процессора. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Учебные стеки DeepSpeed и Megatron на практике
Использование контрольных точек активации в этих стеках для размещения более длинных контекстных окон путем повторного расчета активаций вместо их сохранения.
Использование контрольных точек активации в этих стеках для размещения более длинных контекстных окон путем повторного расчета активаций вместо хранения их всех. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Риски и ограничения
Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Дорожная карта реализации
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.