Tổng quan
DeepSpeed (Microsoft) và Megatron-LM (NVIDIA) là các nhóm phần mềm giúp các mô hình đào tạo với hàng tỷ tham số trên hàng nghìn GPU thực sự khả thi. Nếu không có chúng, các mô hình biên giới ngày nay đơn giản là không thể ghi nhớ hoặc hoàn thành quá trình huấn luyện trong thời gian hợp lý.
Ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron là một khối xây dựng kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng mô hình, chi phí cơ sở hạ tầng, độ trễ và độ tin cậy trên quy mô lớn.
Lặn sâu
Việc đào tạo một mô hình lớn trên một GPU là không thể vì trọng số, độ dốc và trạng thái tối ưu hóa không phù hợp. Những ngăn xếp này phân chia công việc trên nhiều GPU. Megatron-LM đi tiên phong trong cơ chế song song tensor, chia các phép nhân ma trận riêng lẻ bên trong mỗi lớp trên các GPU, cộng với cơ chế song song đường ống, đặt các lớp khác nhau trên các GPU khác nhau. Đóng góp nổi bật của DeepSpeed là ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), giúp phân chia các trạng thái, độ dốc và tham số của trình tối ưu hóa trên các GPU thay vì sao chép chúng, cắt giảm đáng kể bộ nhớ trên mỗi GPU. Cả hai thường được kết hợp (Megatron-DeepSpeed) để đào tạo các mô hình như BLOOM-176B và Megatron-Turing NLG. Họ cũng bổ sung độ chính xác hỗn hợp, điểm kiểm tra kích hoạt và giảm tải cho CPU hoặc NVMe để các mô hình lớn đào tạo trên phần cứng hạn chế.
Hiểu biết kỹ thuật
ZeRO có ba giai đoạn tăng mức tiết kiệm bộ nhớ: Giai đoạn 1 phân chia trạng thái tối ưu hóa, Giai đoạn 2 cũng phân chia độ dốc và Giai đoạn 3 tự phân chia các tham số, thu thập chúng theo yêu cầu trong quá trình chuyển tiếp và lùi. Kết hợp với song song tensor (trong lớp) và song song đường ống (giữa lớp), điều này tạo thành 'song song 3D'. Điểm căng thẳng chính là chi phí liên lạc: mỗi phân chia sẽ bổ sung thêm lưu lượng GPU-GPU, vì vậy các kỹ sư điều chỉnh phân chia để giữ cho các liên kết NVLink và InfiniBand nhanh chóng bão hòa.
Làm chủ các ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron
DeepSpeed (Microsoft) và Megatron-LM (NVIDIA) là các nhóm phần mềm giúp các mô hình đào tạo với hàng tỷ tham số trên hàng nghìn GPU thực sự khả thi. Nếu không có chúng, các mô hình biên giới ngày nay đơn giản là không thể ghi nhớ hoặc hoàn thành quá trình huấn luyện trong thời gian hợp lý. Ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron là một khối xây dựng kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng mô hình, chi phí cơ sở hạ tầng, độ trễ và độ tin cậy trên quy mô lớn. Để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc, hãy coi DeepSpeed và Megatron Training Stacks như một mô hình vận hành chứ không phải một tính năng duy nhất: xác định kết quả mong muốn, làm rõ các giả định và tách biệt những gì hệ thống có thể làm một cách đáng tin cậy với những gì vẫn cần đến sự đánh giá của chuyên gia.
Trong thực tế, các nhóm mạnh sử dụng DeepSpeed và Megatron Training Stacks sẽ tối ưu hóa các lựa chọn về kiến trúc, dữ liệu và cơ sở hạ tầng theo độ tin cậy và chi phí. Họ ghi lại các tiêu chí thành công rõ ràng, kiểm tra dựa trên dữ liệu và quy trình làm việc thực tế, đồng thời lặp lại dựa trên các kiểu thất bại được quan sát thay vì chiến thắng điểm chuẩn một lần. Đây là nơi sự hiểu biết về mặt lý thuyết biến thành khả năng bền vững trên toàn bộ sản phẩm, chính sách và hoạt động.
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm. Đồng thời, Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu lớn hơn của hệ thống. Cách tiếp cận linh hoạt nhất là kết hợp tốc độ thử nghiệm với kỷ luật quản trị: chạy thử nghiệm, thu thập bằng chứng, xuất bản nhật ký quyết định và liên tục cập nhật các biện pháp bảo vệ khi hành vi của mô hình, kỳ vọng của người dùng và các yêu cầu pháp lý phát triển.
Tác động chiến lược
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất. Trong quá trình triển khai chất lượng cao, điều này được chuyển thành các quy tắc vận hành, ranh giới quyền sở hữu và quy trình đánh giá định kỳ có thể đo lường được để các nhóm có thể mở rộng quy mô một cách tự tin thay vì mở rộng quy mô sự mơ hồ.
Triển khai trong thế giới thực
Huấn luyện mô hình BLOOM-176B đa ngôn ngữ mở bằng cách sử dụng ngăn xếp Megatron-DeepSpeed kết hợp trên hàng trăm GPU.
Microsoft và NVIDIA đào tạo mô hình NLG Megatron-Turing 530 tỷ tham số với tính năng song song 3D.
ZeRO-Offload cho phép các nhà nghiên cứu tinh chỉnh mô hình nhiều tỷ thông số trên một GPU máy trạm bằng cách chuyển các trạng thái tối ưu hóa sang RAM CPU.
Sử dụng điểm kiểm tra kích hoạt trong các ngăn xếp này để phù hợp với các cửa sổ ngữ cảnh dài hơn bằng cách tính toán lại các kích hoạt thay vì lưu trữ tất cả.
Các mẫu triển khai
Ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron trong thực tế
Huấn luyện mô hình BLOOM-176B đa ngôn ngữ mở bằng cách sử dụng ngăn xếp Megatron-DeepSpeed kết hợp trên hàng trăm GPU.
Huấn luyện mô hình BLOOM-176B đa ngôn ngữ mở bằng cách sử dụng ngăn xếp Megatron-DeepSpeed kết hợp trên hàng trăm GPU Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron trong thực tế
Microsoft và NVIDIA đào tạo mô hình NLG Megatron-Turing 530 tỷ tham số với tính năng song song 3D.
Microsoft và NVIDIA đào tạo mô hình NLG Megatron-Turing 530 tỷ tham số với tính song song 3D Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp phức tạp và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron trong thực tế
ZeRO-Offload cho phép các nhà nghiên cứu tinh chỉnh mô hình nhiều tỷ thông số trên một GPU máy trạm bằng cách chuyển các trạng thái tối ưu hóa sang RAM CPU.
ZeRO-Offload cho phép các nhà nghiên cứu tinh chỉnh các mô hình nhiều tỷ thông số trên một GPU máy trạm bằng cách chuyển trạng thái tối ưu hóa sang RAM CPU. Các nhóm thường đạt được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp biên và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Ngăn xếp đào tạo DeepSpeed và Megatron trong thực tế
Sử dụng điểm kiểm tra kích hoạt trong các ngăn xếp này để phù hợp với các cửa sổ ngữ cảnh dài hơn bằng cách tính toán lại các kích hoạt thay vì lưu trữ tất cả.
Sử dụng điểm kiểm tra kích hoạt trong các ngăn xếp này để phù hợp với cửa sổ ngữ cảnh dài hơn bằng cách tính toán lại các lần kích hoạt thay vì lưu trữ tất cả. Các Nhóm thường nhận được kết quả tốt hơn khi họ xác định trước các ngưỡng chất lượng, duy trì lộ trình leo thang của con người đối với các trường hợp khó khăn và theo dõi cả mức tăng năng suất và chi phí lỗi theo thời gian.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô. Hãy coi mỗi bước như một cổng bằng chứng: nếu không đáp ứng được các tiêu chí, hãy tạm dừng triển khai, thu hẹp khoảng cách và chỉ sau đó mới mở rộng mức sử dụng.