Muhtasari
ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) huondoa urudiaji mbaya wa kumbukumbu wa ulinganifu wa data kwa kugawanya hali ya viboreshaji, vinyumeo na uzani kwenye GPU. Inakuruhusu kufunza miundo mikubwa na usahili wa usambamba wa data lakini sehemu ya kumbukumbu ya per-GPU.
ZeRO na Sharded Optimizers ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri, na kutegemewa kwa kiwango.
Dive ya kina
Katika ulinganifu wa kawaida wa data, kila GPU huhifadhi nakala kamili isiyo ya kawaida ya hali ya kiboreshaji, viwango vya juu, na vigezo, ambavyo ni vya upotevu mkubwa, haswa kwa Adamu, ambapo hali ya kiboreshaji inaweza kuwa mara kadhaa ya ukubwa wa muundo yenyewe. ZeRO, iliyoletwa na Microsoft katika DeepSpeed, huondoa upungufu huu kwa kugawanya vipino hivi kwenye GPU ili kila kifaa kimiliki kipande pekee. ZeRO huja katika hatua tatu zinazoendelea: Hatua ya 1 ya hali ya kuongeza shards, Hatua ya 2 inaongeza kugawanyika kwa gradient, na Hatua ya 3 hupasua vigezo vyenyewe. Inapohitajika, GPU hukusanya vipande vilivyokosekana kupitia mawasiliano, kukokotoa, kisha kuachilia. Matokeo yake ni kumbukumbu ya chini sana kwa kila GPU, kuwezesha mafunzo ya vigezo vya mabilioni hadi trilioni, huku ikiweka muundo rahisi wa uratibu wa data.
Ufahamu wa Kiufundi
ZeRO hufanya biashara ya mawasiliano ya ziada kwa ajili ya kuokoa kumbukumbu. Katika Hatua ya 3, kabla ya safu kupita mbele, mkusanyiko wote unakusanya vigezo kamili vya safu hiyo kwenye kila GPU; baadaye vipande visivyomilikiwa hutupwa ili kurejesha kumbukumbu. Gradients hutawanywa kwa njia ndogo kwa hivyo kila GPU huhifadhi tu kipande cha upinde rangi kinacholingana na vigezo inavyomiliki. FSDP ya PyTorch (Uwiano wa Data Iliyoshirikiwa kikamilifu) hutekeleza wazo lile lile kiasili, ikifunga moduli ili kupasua na kuchambua upya kwenye nzi.
Mastering ZeRO na Viboreshaji Vilivyoshirikiwa
ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) huondoa urudiaji mbaya wa kumbukumbu wa ulinganifu wa data kwa kugawanya hali ya viboreshaji, vinyumeo na uzani kwenye GPU. Inakuruhusu kufunza miundo mikubwa na usahili wa usambamba wa data lakini sehemu ya kumbukumbu ya per-GPU. ZeRO na Sharded Optimizers ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri, na kutegemewa kwa kiwango. Ili kujenga uelewa wa kina, chukulia ZeRO na Sharded Optimizers kama kielelezo cha uendeshaji, si kipengele kimoja: kufafanua matokeo yanayotarajiwa, kufafanua mawazo, na kutenganisha kile ambacho mfumo unaweza kufanya kwa uhakika na kile ambacho bado kinahitaji uamuzi wa kitaalamu.
Kwa mazoezi, timu dhabiti zinazotumia ZeRO na Sharded Optimizers huboresha usanifu, data na chaguzi 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
Kwa kutumia DeepSpeed ZeRO Hatua ya 2 kusawazisha muundo wa lugha wa mabilioni ya vigezo ambao ungejaza kumbukumbu ya GPU.
Kufanya mazoezi na PyTorch FSDP, ambayo hutenganisha vigezo, gradient, na hali ya kiboreshaji kwenye GPU na kuzikusanya kwa kila safu inapohitajika.
Inaweka ZeRO-Offload ili kusukuma hali ya kiboreshaji kwenye kumbukumbu ya CPU, ikiruhusu GPU moja ifunze muundo mara nyingi zaidi ya VRAM yake.
Kuongeza muundo wa kigezo cha trilioni kwa kutumia ZeRO-Infinity kwa kutiririsha shadi za vigezo kutoka kwa hifadhi ya NVMe wakati kumbukumbu ya GPU na CPU inapoisha.
Miundo ya Utekelezaji
ZeRO na Sharded Optimizers katika mazoezi
Kwa kutumia DeepSpeed ZeRO Hatua ya 2 kusawazisha muundo wa lugha wa mabilioni ya vigezo ambao ungejaza kumbukumbu ya GPU.
Kwa kutumia DeepSpeed ZeRO Hatua ya 2 kusawazisha muundo wa lugha wa mabilioni mengi ambao ungefurika Timu za kumbukumbu za GPU kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda juu ya matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
ZeRO na Sharded Optimizers katika mazoezi
Kufanya mazoezi na PyTorch FSDP, ambayo hutenganisha vigezo, gradient, na hali ya kiboreshaji kwenye GPU na kuzikusanya kwa kila safu inapohitajika.
Mafunzo na PyTorch FSDP, ambayo huchanganua vigezo, mikunjo, na hali ya uboreshaji kwenye GPU zote na kuzikusanya kwa kila safu juu ya mahitaji Kawaida Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida zote za tija na gharama za makosa kwa wakati.
ZeRO na Sharded Optimizers katika mazoezi
Inaweka ZeRO-Offload ili kusukuma hali ya kiboreshaji kwenye kumbukumbu ya CPU, ikiruhusu GPU moja ifunze muundo mara nyingi zaidi ya VRAM yake.
Kutumia ZeRO-Offload ili kusukuma hali ya kiboreshaji kwenye kumbukumbu ya CPU, kuruhusu GPU moja ifunze muundo mkubwa mara nyingi zaidi kuliko Timu zake za VRAM kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya juu vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
ZeRO na Sharded Optimizers katika mazoezi
Kuongeza muundo wa kigezo cha trilioni kwa kutumia ZeRO-Infinity kwa kutiririsha shadi za vigezo kutoka kwa hifadhi ya NVMe wakati kumbukumbu ya GPU na CPU inapoisha.
Kuongeza kigezo cha trilioni kwa kutumia ZeRO-Infinity kwa kutiririsha shadi za kigezo kutoka kwa hifadhi ya NVMe wakati kumbukumbu ya GPU na CPU inaisha 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.