Genel Bakış
ZeRO (Sıfır Yedeklilik Optimize Edici), optimize edici durumunu, degradeleri ve ağırlıkları GPU'lar arasında paylaştırarak veri paralelliğinin gereksiz bellek çoğaltmasını ortadan kaldırır. Veri paralelliğinin basitliğiyle ancak GPU başına belleğin küçük bir kısmıyla muazzam modelleri eğitmenize olanak tanır.
Sıfır ve Parçalı Optimize Ediciler, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Sıradan veri paralelliğinde her GPU, optimize edici durumunun, gradyanların ve parametrelerin yedekli tam bir kopyasını saklar; bu da özellikle optimizer durumunun modelin kendisinden birkaç kat daha büyük olabildiği Adam için son derece israftır. Microsoft tarafından DeepSpeed'de tanıtılan ZeRO, bu tensörleri GPU'lar arasında bölüştürerek bu fazlalığı ortadan kaldırır, böylece her cihaz yalnızca bir dilime sahip olur. ZeRO üç aşamalı aşamada gelir: Aşama 1'de parça optimizasyon durumu, Aşama 2'de degrade parçalama eklenir ve Aşama 3'te parametreler bizzat parçalanır. Gerektiğinde GPU'lar eksik dilimleri iletişim yoluyla toplar, hesaplar ve ardından serbest bırakır. Sonuç, veri paralelliğinin kolay programlama modelini korurken, milyarlarca ila trilyonlarca parametrenin eğitimine olanak tanıyan GPU başına önemli ölçüde daha düşük bellektir.
Teknik Bilgi
Zero, bellek tasarrufu için ekstra iletişim sağlar. Aşama 3'te, bir katmanın ileri geçişinden önce, tümünü toplayan bir sistem o katmanın tüm parametrelerini her bir GPU'da toplar; daha sonra sahip olunmayan dilimler hafızayı geri kazanmak için atılır. Degradeler azaltılarak dağıtılır, böylece her GPU yalnızca sahip olduğu parametrelerle eşleşen degrade dilimini tutar. PyTorch'un FSDP'si (Tamamen Parçalanmış Veri Paralel) aynı fikri yerel olarak uygular ve modülleri anında parçalamak ve yeniden parçalamak için sarar.
Sıfır ve Parçalı Optimize Edicilerde Uzmanlaşma
ZeRO (Sıfır Yedeklilik Optimize Edici), optimize edici durumunu, degradeleri ve ağırlıkları GPU'lar arasında paylaştırarak veri paralelliğinin gereksiz bellek çoğaltmasını ortadan kaldırır. Veri paralelliğinin basitliğiyle ancak GPU başına belleğin küçük bir kısmıyla muazzam modelleri eğitmenize olanak tanır. Sıfır ve Parçalı Optimize Ediciler, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Sıfır ve Parçalı Optimize Edicileri 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.
Pratikte, Sıfır ve Parçalı Optimize Edicileri kullanan güçlü ekipler, mimariyi, verileri ve altyapı seçimlerini 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
Aksi takdirde GPU belleğini aşacak milyarlarca parametreli bir dil modeline ince ayar yapmak için DeepSpeed Zero Stage 2'yi kullanma.
GPU'lar genelinde parametreleri, degradeleri ve optimize edici durumunu parçalayan ve bunları isteğe bağlı olarak katman başına toplayan PyTorch FSDP ile eğitim.
Optimize edici durumunu CPU belleğine göndermek için Sıfır Boşaltma uygulayarak tek bir GPU'nun, VRAM'inden kat kat daha büyük bir modeli eğitmesine olanak tanır.
GPU ve CPU belleği tükendiğinde NVMe depolama alanından parametre parçalarını aktararak trilyon parametreli bir modeli ZeRO-Infinity ile ölçeklendirme.
Uygulama Modelleri
Sıfır ve Parçalı Optimize Ediciler pratikte
Aksi takdirde GPU belleğini aşacak milyarlarca parametreli bir dil modeline ince ayar yapmak için DeepSpeed Zero Stage 2'yi kullanma.
Aksi halde GPU belleğini aşacak milyarlarca parametreli bir dil modeline ince ayar yapmak için DeepSpeed Zero Stage 2'yi kullanma 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.
Sıfır ve Parçalı Optimize Ediciler pratikte
GPU'lar genelinde parametreleri, degradeleri ve optimize edici durumunu parçalayan ve bunları isteğe bağlı olarak katman başına toplayan PyTorch FSDP ile eğitim.
GPU'lar genelinde parametreleri, degradeleri ve optimize edici durumunu parçalayan ve bunları katman başına isteğe bağlı olarak toplayan PyTorch FSDP ile eğitim 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.
Sıfır ve Parçalı Optimize Ediciler pratikte
Optimize edici durumunu CPU belleğine göndermek için Sıfır Boşaltma uygulayarak tek bir GPU'nun, VRAM'inden kat kat daha büyük bir modeli eğitmesine olanak tanır.
Optimize edici durumunu CPU belleğine göndermek için Sıfır Boşaltma uygulamak, tek bir GPU'nun VRAM'inden kat kat daha büyük bir modeli eğitmesine izin vermek Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Sıfır ve Parçalı Optimize Ediciler pratikte
GPU ve CPU belleği tükendiğinde NVMe depolama alanından parametre parçalarını aktararak trilyon parametreli bir modeli ZeRO-Infinity ile ölçeklendirme.
GPU ve CPU belleği tükendiğinde parametre parçalarını NVMe depolama alanından aktararak trilyon parametreli bir modeli Sıfır-Sonsuzluk ile ölçeklendirme 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.