Résumé
Accumulation gradient daf lay may nga simule ab lot bu rëy ci memory GPU bu gàtt soo boole gradient yi ci ay mini-lot yu ndaw balaa ngay yeesal poid yi. Mooy saafara biñ gëna xam ngir tàggat ay model yu mag sudee fàttaliku bi mooy bottleneck bi.
Gradient Accumulation ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
Daanaka jéego tàggat yaram dafay liggéey ci benn lote, xayma gradient yi, ba noppi yeesal ci saasi ay parametre. Ak dajale degrade, dangay def ay paas yu bari ci kanam ak ci ginaaw ci micro-lote yu gëna ndaw, nga yokk seeni degrade ci tampon parametre yi, nga woo jéego optimisatër bi (ak nul degrade yi) ginaaw N micro-lote. Dayo lote bi am solo dafay nekk dayo micro-lote yoon N, doonte mémoire bi gëna kawe du musa tëye benn micro-lote ci aktivasioŋ yi. Loolu dafa am solo ndax rëset yu bari ci tàggat yaram dañuy laaj ay lots yu bari ngir am lim bu dëgër, te model yu melni transformateur yu mag mënu ñu mëna ànd ak lots target bu mat ci benn aparey. Japp bi: lim-normalisation lots ñu ngi koy xayma ci micro-lot bu nekk, kon norm layer wala norm groupe ñoo gëna méngoo ak accumulation, te danga wara scale perte bi ci anam wu jaar yoon ngir mëna wéy di jàng bu baax.
Gis-gis xarala
Ndax gradient yi ci benn ñàkk buñ boole dañuy yokk, dajale gradient ci kaw N micro-lote ci wàllu math mingi méngoo ak benn lote bu mag, lépp bëgg nga def moyenne bi war. Dogal yi dañuy xaaj bépp micro-lote bu ñàkk ak N balaa ñuy dellu ginaaw, kon gradient biñ dajale dafay tollu ci moyenne bi ci kaw lote bi yépp. Danga salte optimizer.step () ak zero_grad () ba ci Nth micro-lote, jënd ak jaay xaalis bu gëna bari ngir wàññi mémoire bi gëna mag.
Xam ni ñuy dajalee gradient
Accumulation gradient daf lay may nga simule ab lot bu rëy ci memory GPU bu gàtt soo boole gradient yi ci ay mini-lot yu ndaw balaa ngay yeesal poid yi. Mooy saafara biñ gëna xam ngir tàggat ay model yu mag sudee fàttaliku bi mooy bottleneck bi. Gradient Accumulation ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Gradient Accumulation 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 Gradient Accumulation 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 xeetu làkk bu yaatu ci benn GPU konsomatër ci dajale lu ëpp 8 wala 16 micro-lote ngir yegg ci lote bu am téemeeri.
Taggat gis-gis bu am dayo bu kawe wala xeetu segmentation fu benn lot bu 2 mëna méngoo, waaye rëset bi soxla na lot bu am doole bu 32.
Taggatkat kanam buy laxasu ak PyTorch Lightning dañuy wane ab jekkal degrade_accumulation_jéego yu ñuy jëfandikoo ci jekkal VRAM yu yam.
Defar resultaa yi ci lots yu bari ci këyit ci hardware bu gëna ndaw ci méngale dayo lots bi jaaraleko ci accumulation.
Modèlu jëfandikoo
Dajale gradient ci jëf
Defar bu baax xeetu làkk bu yaatu ci benn GPU konsomatër ci dajale lu ëpp 8 wala 16 micro-lote ngir yegg ci lote bu am téemeeri.
Fine-tuning benn xeetu làkk bu yaatu ci benn GPU konsomatër ci dajale lu ëpp 8 wala 16 micro-batch ngir yegg ci benn batch bu baax ci téemeeri 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 error time gains ak produit yi.
Dajale gradient ci jëf
Taggat gis-gis bu am dayo bu kawe wala xeetu segmentation fu benn lot bu 2 mëna méngoo, waaye rëset bi soxla na lot bu am doole bu 32.
Taggat gis-gis bu am resolusioŋ bu kawe wala xeetu segmentation fu benn batch 2 mën, waaye rëset bi soxla batch bu baax 32 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 yi ak njuumte yi.
Dajale gradient ci jëf
Taggatkat kanam buy laxasu ak PyTorch Lightning dañuy wane ab jekkal degrade_accumulation_jéego yu ñuy jëfandikoo ci jekkal VRAM yu yam.
Hugging Face Trainer ak PyTorch Lightning dañuy wane ab jekkal gradient_accumulation_steps bu ñuy jëfandikoo bu bari ci jekkal VRAM yu yam. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuréefi liggéey ak e.
Dajale gradient ci jëf
Defar resultaa yi ci lots yu bari ci këyit ci hardware bu gëna ndaw ci méngale dayo lots bi jaaraleko ci accumulation.
Defar ay resultaa yu bari ci këyit ci hardware bu gëna ndaw ci méngale dayo lote bi jaare ko ci accumulation 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, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi 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.