Genel Bakış
Tamamen Parçalanmış Veri Paralel (FSDP), bir modelin parametrelerini, degradelerini ve optimize edici durumlarını birçok GPU'ya bölerek her cihazın yalnızca bir dilim tutmasını sağlayan dağıtılmış bir eğitim tekniğidir. Tüm modeli tek bir GPU'nun belleğine sığdıramayacak kadar büyük modellerin donanım üzerinde eğitilmesini mümkün kılar.
Tamamen Parçalanmış Veri Paralel, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Geleneksel veri paralelliği, her GPU'da modelin tam bir kopyasını tutar; bu da belleğin boşa harcanmasına ve model boyutunun sınırlanmasına neden olur. Meta'nin PyTorch'u tarafından popüler hale getirilen ve Microsoft'nin ZeRO'sundan ilham alan FSDP, bunun yerine üç şeyi cihazlar arasında parçalara ayırır: parametreler, degradeler ve optimize edici durumlar. İleri geçiş sırasında, her GPU geçici olarak bir all-gather aracılığıyla hesapladığı katmanın tüm ağırlıklarını toplar, hesaplamayı çalıştırır ve ardından toplanan kopyayı hemen serbest bırakır. Geri geçiş de benzer şekilde çalışır ve bunu, degrade dilimleri kendi GPU'larına geri dağıtan bir saçılma azaltma takip eder. Her cihaz modelin yalnızca bir kısmını kalıcı olarak sakladığından, bellek kullanımı GPU sayısıyla kabaca doğrusal olarak düşer ve ekiplerin modelleri onlarca veya yüz milyarlarca parametreyle eğitmesine olanak tanır.
Teknik Bilgi
FSDP, bellek tasarrufu için ekstra iletişim sağlar. Her katmanın ağırlıkları, kullanımdan hemen önce bir araya getirilerek talep üzerine yeniden oluşturulur ve hemen sonra atılır; degradeler ise azalt-saçılım ile birleştirilir ve bölünür. İletişim, geçerli katman çalışırken bir sonraki katmanın parametrelerini önceden getirerek, ağ gecikmesinin çoğunu gizleyerek hesaplama ile örtüşebilir. Parçalama ayrıntı düzeyinin ayarlanması (sarmalama ilkesi), bellek ayak izini iletişim ek yüküne göre dengeler.
Tamamen Parçalanmış Verilere Paralel Olarak Mastering Yapmak
Tamamen Parçalanmış Veri Paralel (FSDP), bir modelin parametrelerini, degradelerini ve optimize edici durumlarını birçok GPU'ya bölerek her cihazın yalnızca bir dilim tutmasını sağlayan dağıtılmış bir eğitim tekniğidir. Tüm modeli tek bir GPU'nun belleğine sığdıramayacak kadar büyük modellerin donanım üzerinde eğitilmesini mümkün kılar. Tamamen Parçalanmış Veri Paralel, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Tamamen Parçalanmış Veri Paralel'i tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: istenen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Tamamen Parçalanmış Veri Paralel'i 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
Tek tek tüm ağırlıkları taşıyamayan 8 GPU'da 70 milyar parametreli bir Llama modeline ince ayar yapılması.
Yüzlerce hızlandırıcı arasında (Adam'ın belleğine hakim olan) optimizasyon durumlarını bölerek büyük dil modellerini yapay zeka laboratuvarlarında önceden eğitmek.
Araştırmacılar, amiral gemisi 80 GB GPU'ları satın almadan bir üniversite kümesindeki görüntü transformatörlerini eğitmek için PyTorch'un FSDP sarmalayıcısını kullanıyor.
Multimodal modellerde belleği kabaca yarıya indirmek ve eğitim verimini hızlandırmak için FSDP'yi karma duyarlıklı bfloat16 ile birleştirmek.
Uygulama Modelleri
Uygulamada Tamamen Parçalanmış Veri Paralel
Tek tek tüm ağırlıkları taşıyamayan 8 GPU'da 70 milyar parametreli bir Llama modeline ince ayar yapılması.
Bireysel olarak tüm ağırlığı taşıyamayan 8 GPU'da 70 milyar parametreli bir Lama modeline ince ayar yapılması Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve hem üretkenlik kazanımlarını hem de zaman içindeki hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Tamamen Parçalanmış Veri Paralel
Yüzlerce hızlandırıcı arasında (Adam'ın belleğine hakim olan) optimizasyon durumlarını bölerek büyük dil modellerini yapay zeka laboratuvarlarında önceden eğitmek.
Yüzlerce hızlandırıcı arasında optimizasyon durumlarını (Adam ile belleğe hakim olan) bölerek büyük dil modellerini yapay zeka laboratuvarlarında önceden eğitmek Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, 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.
Uygulamada Tamamen Parçalanmış Veri Paralel
Araştırmacılar, amiral gemisi 80 GB GPU'ları satın almadan bir üniversite kümesindeki görüntü transformatörlerini eğitmek için PyTorch'un FSDP sarmalayıcısını kullanıyor.
PyTorch'un FSDP sarmalayıcısını kullanan araştırmacılar, amiral gemisi 80 GB GPU'ları satın almadan bir üniversite kümesindeki görüntü transformatörlerini eğitmek için 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.
Uygulamada Tamamen Parçalanmış Veri Paralel
Multimodal modellerde belleği kabaca yarıya indirmek ve eğitim verimini hızlandırmak için FSDP'yi karma duyarlıklı bfloat16 ile birleştirmek.
Çok modlu modellerde belleği kabaca yarıya indirmek ve eğitim verimini hızlandırmak için FSDP'yi karma duyarlıklı bfloat16 ile birleştirmek 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.
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.