Résumé
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) pexem tàggat yaram la buy xaaj parametru model bi, degrade yi, ak staadu optimisatër yi ci GPU yu bari suko defee aparey bu nekk tëye benn wàll kese. Dafay tax ñu mëna tàggat model yu mag ci hardware bu mënul mëna tëye model bi yépp ci benn mémoire GPU.
Done yuñ xaaj lépp Parallel ab tabax xarala la buy indi jafe-jafe ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor ci escale bi.
Plongeur bu xóot
Parallelism done yi fi yàgg a nekk dañuy denc benn kopi bu mat sëkk ci model bi ci GPU bu nekk, te loolu dafay yàq mémoire bi ba noppi di tënk dayo model bi. FSDP, PyTorch bu AIU_PROTECTED_13 moo ko siiwal, ZeRO bu AIU_PROTECTED_5_ moo ko inspiré, lu moy loolu dafay xaaj ñetti mbir ci aparey yi: paramet yi, gradient yi, ak staadu optimisatër bi. Ci diir bi ñuy jaar ci kanam, GPU bu nekk dafay dajale ci diir bu gàtt diisaay bi yépp ngir layer bi muy ordinatër jaaraleko ci all-gather, dawal calcul bi, ba noppi bàyyi ci saasi kopi biñ dajale. Dellu ginaaw dafay dox noonu, topp ci wàññi-tasaaroo biy séddale daggitu gradient yi ci seeni GPU. Ndax aparey bu nekk du denc ludul benn wàll ci model bi, jëfandikoo memory bi dafay wàññeeku lu tollu ci limu GPU yi, loolu mooy tax ekip yi tàggat model yu am fukki wala téemeeri miliyaar ciy parametre.
Gis-gis xarala
FSDP dafay jëfandikoo jokkoo bu gëna bari ngir sakkanal mémoire. Diisaayu couche bu nekk dañu koy defaraat ci laaj ak all-gather balaa ñu koy jëfandikoo ba noppi sànni ko ci ganaw, ci noonu lañuy boole gradient yi ñu xaaj ko ak reduce-scatter. Jokkoo mën nañu ko boole ak xayma suñu njëkkee jël parametru layer bi ci topp bi layer bi fi nekk di dox, di nëbb lu bari ci latency reso bi. Tuning granularite sharding (politigu wrapping) dafay ekilibre emprent mémoire bi ak njëgu jokkoo bi.
Mastering ay done yuñ xaaj bu mat sëkk ci paralel
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) pexem tàggat yaram la buy xaaj parametru model bi, degrade yi, ak staadu optimisatër yi ci GPU yu bari suko defee aparey bu nekk tëye benn wàll kese. Dafay tax ñu mëna tàggat model yu mag ci hardware bu mënul mëna tëye model bi yépp ci benn mémoire GPU. Done yuñ xaaj lépp Parallel ab tabax xarala la buy indi jafe-jafe ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor ci escale bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jëfandikoo Fully Sharded Data Parallel ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ba noppi tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Fully Sharded Data Parallel dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Defar bu baax benn xeetu Llama bu am 70 milyaar ciy parametre ci 8 GPU yu benn-benn mënu tëye poid yi yépp.
Taggat xeetu lakk yu mag ci labo IA ci xaaj etaa optimizer (yi ëpp doole ci mémoire bi ak Adam) ci téemeeri gaawaaykat.
Gëstukat yi jëfandikoo nañu wrapper FSDP bu PyTorch ngir tàggat transformatëri gis-gis ci benn cluster universite te duñu jënd ay GPU yu 80GB.
Njaxas FSDP ak bfloat16 bu jaxaso ngir xaaj mémoire bi ak gaawlu tàggat yaram ci xeetu multimodal.
Modèlu jëfandikoo
Done yuñ xaaj lépp paralel ci jëf
Defar bu baax benn xeetu Llama bu am 70 milyaar ciy parametre ci 8 GPU yu benn-benn mënu tëye poid yi yépp.
Fine-tuning benn xeetu Llama bu 70-milyaar-parametre ci 8 GPUs yu benn-benn mënu tëye poids yu mat yi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Done yuñ xaaj lépp paralel ci jëf
Taggat xeetu lakk yu mag ci labo IA ci xaaj etaa optimizer (yi ëpp doole ci mémoire bi ak Adam) ci téemeeri gaawaaykat.
Pretraining xeetu làkk yu mag ci IA labs ci sharding optimizer states (yi ëpp doole ci mémoire ak Adam) ci téemeeri accelerators Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuréefi produit yi ci diir bi ak e.
Done yuñ xaaj lépp paralel ci jëf
Gëstukat yi jëfandikoo nañu wrapper FSDP bu PyTorch ngir tàggat transformatëri gis-gis ci benn cluster universite te duñu jënd ay GPU yu 80GB.
Gëstukat yi jëfandikoo PyTorch's FSDP wrapper ngir tàggat transformatëri gis-gis ci benn cluster universite te duñu jënd GPUs 80GB flagship.
Done yuñ xaaj lépp paralel ci jëf
Njaxas FSDP ak bfloat16 bu jaxaso ngir xaaj mémoire bi ak gaawlu tàggat yaram ci xeetu multimodal.
Teg FSDP ak bfloat16 bu jaxaso ngir xaaj mémoire bi ak gaawlu tàggat yaram ci model multimodal Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.