Genel Bakış
DeepSpeed (Microsoft) ve Megatron-LM (NVIDIA), binlerce GPU'da milyarlarca parametreye sahip eğitim modellerini gerçekten mümkün kılan yazılım yığınlarıdır. Onlar olmadan günümüzün öncü modelleri hafızaya sığamaz veya eğitimi makul bir sürede bitiremezdi.
DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınları, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Büyük bir modeli tek bir GPU üzerinde eğitmek imkansızdır çünkü ağırlıklar, eğimler ve optimize edici durumları uymamaktadır. Bu yığınlar işi birçok GPU'ya böler. Megatron-LM, GPU'lar boyunca her katmanın içindeki bireysel matris çarpımlarını dilimleyerek tensör paralelliğine ve ayrıca farklı katmanları farklı GPU'lara yerleştiren ardışık düzen paralelliğine öncülük etti. DeepSpeed'in imza katkısı, optimizasyon durumlarını, degradeleri ve parametreleri kopyalamak yerine GPU'lar arasında parçalayan ve GPU başına belleği önemli ölçüde azaltan ZeRO'dur (Sıfır Yedeklilik Optimize Edici). BLOOM-176B ve Megatron-Turing NLG gibi modelleri eğitmek için bu ikisi sıklıkla birleştirilir (Megatron-DeepSpeed). Ayrıca karışık hassasiyet, etkinleştirme kontrol noktası belirleme ve CPU veya NVMe'ye yük boşaltma da ekleyerek büyük modellerin sınırlı donanımla eğitilmesini sağlarlar.
Teknik Bilgi
ZeRO'da bellek tasarrufunu artırmanın üç aşaması vardır: Aşama 1'de parça iyileştirici durumları, Aşama 2'de ayrıca parça geçişleri ve Aşama 3'te ileri ve geri geçişler sırasında talep üzerine toplanarak parametrelerin kendisi parçalanır. Tensör paralelliği (katman içi) ve boru hattı paralelliği (katmanlar arası) ile birleştiğinde bu, '3D paralellik'i oluşturur. Temel gerilim iletişim yüküdür: Her parça bölünmesi GPU'dan GPU'ya trafik ekler, böylece mühendisler hızlı NVLink ve InfiniBand bağlantılarını doygun tutacak şekilde bölmeyi ayarlar.
DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınlarında Uzmanlaşma
DeepSpeed (Microsoft) ve Megatron-LM (NVIDIA), binlerce GPU'da milyarlarca parametreye sahip eğitim modellerini gerçekten mümkün kılan yazılım yığınlarıdır. Onlar olmadan günümüzün öncü modelleri hafızaya sığamaz veya eğitimi makul bir sürede bitiremezdi. DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınları, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınlarını tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınlarını kullanan güçlü ekipler, mimariyi, verileri ve altyapı seçeneklerini güvenilirlik ve maliyete göre optimize eder. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Aynı zamanda, bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Yüzlerce GPU'da birleşik Megatron-DeepSpeed yığınını kullanarak açık, çok dilli BLOOM-176B modelini eğitme.
Microsoft ve NVIDIA, 530 milyar parametreli Megatron-Turing NLG modelini 3D paralellik ile eğitiyor.
ZeRO-Offload, optimizer durumlarını CPU RAM'e aktararak araştırmacıların tek bir iş istasyonu GPU'sundaki milyarlarca parametreli modellere ince ayar yapmasına olanak tanır.
Aktivasyonların hepsini depolamak yerine yeniden hesaplayarak daha uzun bağlam pencerelerine sığdırmak için bu yığınlarda aktivasyon kontrol noktasının kullanılması.
Uygulama Modelleri
DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınları pratikte
Yüzlerce GPU'da birleşik Megatron-DeepSpeed yığınını kullanarak açık, çok dilli BLOOM-176B modelini eğitme.
Yüzlerce GPU'da birleştirilmiş Megatron-DeepSpeed yığınını kullanarak açık, çok dilli BLOOM-176B modelini eğitme Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınları pratikte
Microsoft ve NVIDIA, 530 milyar parametreli Megatron-Turing NLG modelini 3D paralellik ile eğitiyor.
Microsoft ve NVIDIA, 530 milyar parametreli Megatron-Turing NLG modelini 3D paralellik ile eğitiyor Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınları pratikte
ZeRO-Offload, optimizer durumlarını CPU RAM'e aktararak araştırmacıların tek bir iş istasyonu GPU'sundaki milyarlarca parametreli modellere ince ayar yapmasına olanak tanır.
ZeRO-Offload, araştırmacıların optimizer durumlarını CPU RAM'e aktararak tek bir iş istasyonu GPU'sundaki milyarlarca parametreli modellere ince ayar yapmasına olanak tanır. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
DeepSpeed ve Megatron Eğitim Yığınları pratikte
Aktivasyonların hepsini depolamak yerine yeniden hesaplayarak daha uzun bağlam pencerelerine sığdırmak için bu yığınlarda aktivasyon kontrol noktasının kullanılması.
Tüm aktivasyonları depolamak yerine yeniden hesaplayarak daha uzun bağlam pencerelerine uyacak şekilde bu yığınlardaki aktivasyon kontrol noktalarını kullanmak Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.