Muhtasari
Uwiano wa Data Iliyoshirikiwa Kamili (FSDP) ni mbinu ya mafunzo iliyosambazwa ambayo hugawanya vigezo, viwango vya juu na viboreshaji vya modeli kwenye GPU nyingi ili kila kifaa kiwe na kipande pekee. Hufanya mafunzo ya miundo mikubwa iwezekane kwenye maunzi ambayo hayawezi kutoshea mtindo mzima katika kumbukumbu moja ya GPU.
Usambamba wa Data Iliyoshirikiwa kikamilifu ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri, na kutegemewa kwa kiwango.
Dive ya kina
Usambamba wa data wa kitamaduni huweka nakala kamili ya muundo kwenye kila GPU, ambayo hupoteza kumbukumbu na ukubwa wa modeli. FSDP, iliyoangaziwa na Meta's PyTorch na kuchochewa na Microsoft ZeRO ya Microsoft, badala yake hugawanya vitu vitatu kwenye vifaa vyote: vigezo, vipenyo, na hali za viboreshaji. Wakati wa kupita mbele, kila GPU hukusanya kwa muda uzani kamili kwa safu inayojumuisha kupitia mkusanyiko wote, huendesha hesabu, kisha huweka nakala iliyokusanywa mara moja. Pasi ya kurudi nyuma hufanya kazi vivyo hivyo, ikifuatiwa na kupunguza-kutawanya ambayo inasambaza vipande vya gradient kurudi kwenye GPU zao zinazomiliki. Kwa sababu kila kifaa huhifadhi sehemu ya muundo kabisa, matumizi ya kumbukumbu hupungua takriban kulingana na idadi ya GPU, na hivyo kuruhusu timu zifunze miundo yenye makumi au mamia ya mabilioni ya vigezo.
Ufahamu wa Kiufundi
FSDP hufanya biashara ya mawasiliano ya ziada kwa ajili ya kuokoa kumbukumbu. Uzito wa kila safu hujengwa upya kwa mahitaji na haki ya kukusanya yote kabla ya matumizi na kutupwa mara baada ya hapo, huku gradient huunganishwa na kugawanywa kwa kupunguza-kutawanya. Mawasiliano yanaweza kuingiliana na hesabu kwa kuleta awali vigezo vya safu inayofuata wakati safu ya sasa inaendesha, kuficha muda mwingi wa kusubiri wa mtandao. Kurekebisha uzito wa kugawanyika (sera ya kukunja) husawazisha alama ya kumbukumbu dhidi ya sehemu ya juu ya mawasiliano.
Kumiliki Data Iliyoshirikiwa Kikamilifu
Uwiano wa Data Iliyoshirikiwa Kamili (FSDP) ni mbinu ya mafunzo iliyosambazwa ambayo hugawanya vigezo, viwango vya juu na viboreshaji vya modeli kwenye GPU nyingi ili kila kifaa kiwe na kipande pekee. Hufanya mafunzo ya miundo mikubwa iwezekane kwenye maunzi ambayo hayawezi kutoshea mtindo mzima katika kumbukumbu moja ya GPU. Usambamba wa Data Iliyoshirikiwa kikamilifu ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri, na kutegemewa kwa kiwango. Ili kujenga uelewaji wa kina, chukulia Usambamba wa Data Iliyoshirikiwa kikamilifu kama kielelezo cha uendeshaji, si kipengele kimoja: kufafanua matokeo unayotaka, kufafanua mawazo, na kutenganisha kile ambacho mfumo unaweza kufanya kwa uhakika na kile ambacho bado kinahitaji uamuzi wa kitaalamu.
Kwa mazoezi, timu dhabiti zinazotumia Usambamba wa Data Iliyoshirikiwa kikamilifu huboresha usanifu, data na chaguo za miundombinu dhidi ya kutegemewa na gharama. Huandika vigezo dhahiri vya kufaulu, kujaribu dhidi ya data halisi na mtiririko wa kazi, na kurudia kulingana na mifumo ya kushindwa iliyoonekana badala ya ushindi wa mara moja wa benchmark. Hapa ndipo uelewa wa kinadharia unapogeuka kuwa uwezo wa kudumu katika bidhaa, sera na uendeshaji.
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka. Wakati huo huo, Kuboresha kipimo kimoja kunaweza kuficha udhaifu mpana wa mfumo. Mbinu thabiti zaidi ni kuchanganya kasi ya majaribio na nidhamu ya utawala: kuendesha majaribio, kunasa ushahidi, kuchapisha kumbukumbu za maamuzi, na kuendelea kusasisha ulinzi huku tabia ya kielelezo, matarajio ya watumiaji na mahitaji ya udhibiti yanapobadilika.
Athari za kimkakati
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kuboresha muundo wa Llama wa kigezo cha bilioni 70 kwenye GPU 8 ambazo kibinafsi haziwezi kuhimili uzani kamili.
Kutayarisha miundo mikubwa ya lugha kwenye maabara za AI kwa kugawanya hali za viboreshaji (ambazo hutawala kumbukumbu na Adamu) kwenye mamia ya vichapuzi.
Watafiti wanaotumia karatasi ya PyTorch ya FSDP kutoa mafunzo kwa vibadilishaji maono kwenye nguzo ya chuo kikuu bila kununua GPU kuu za 80GB.
Kuchanganya FSDP na bfloat16 ya usahihi-mchanganyiko ili kupunguza takriban nusu ya kumbukumbu na kuharakisha upitishaji wa mafunzo kwenye miundo ya aina nyingi.
Miundo ya Utekelezaji
Data Iliyoshirikiwa Kamili Sambamba katika mazoezi
Kuboresha muundo wa Llama wa kigezo cha bilioni 70 kwenye GPU 8 ambazo kibinafsi haziwezi kuhimili uzani kamili.
Kurekebisha vyema muundo wa Llama wa kigezo cha bilioni 70 kwenye GPU 8 ambazo kibinafsi haziwezi kuhimili uzani kamili kwa kawaida Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Data Iliyoshirikiwa Kamili Sambamba katika mazoezi
Kutayarisha miundo mikubwa ya lugha kwenye maabara za AI kwa kugawanya hali za viboreshaji (ambazo hutawala kumbukumbu na Adamu) kwenye mamia ya vichapuzi.
Kutayarisha miundo mikubwa ya lugha katika maabara za AI kwa kugawanya hali za viboreshaji (ambazo hutawala kumbukumbu na Adamu) kwenye mamia ya viongeza kasi Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa visa vikali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Data Iliyoshirikiwa Kamili Sambamba katika mazoezi
Watafiti wanaotumia karatasi ya PyTorch ya FSDP kutoa mafunzo kwa vibadilishaji maono kwenye nguzo ya chuo kikuu bila kununua GPU kuu za 80GB.
Watafiti wanaotumia karatasi ya PyTorch ya FSDP kutoa mafunzo kwa vibadilishaji maono kwenye nguzo ya chuo kikuu bila kununua Timu za GPU za 80GB kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa visa vikali, na kufuatilia faida zote za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Data Iliyoshirikiwa Kamili Sambamba katika mazoezi
Kuchanganya FSDP na bfloat16 ya usahihi-mchanganyiko ili kupunguza takriban nusu ya kumbukumbu na kuharakisha upitishaji wa mafunzo kwenye miundo ya aina nyingi.
Kuchanganya FSDP na bfloat16 ya usahihi-mchanganyiko ili kupunguza takriban nusu ya kumbukumbu na kuharakisha upitishaji wa mafunzo kwenye miundo ya aina nyingi Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua vizingiti vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida zote za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.