دریافت حداکثر قدرت سخت‌افزار
یکی از چالش‌های اصلی در آموزش مدل‌های بزرگ، محدودیت حافظه GPU است. با بهره‌گیری از DeepSpeed ZeRO می‌توان این محدودیت را به‌طور قابل توجهی کاهش داد. کتابخانه Accelerate این امکان را می‌دهد که بدون تغییر در کد جریان اصلی، از این قابلیت‌های پیشرفته استفاده کنید.
عملکرد ZeRO در DeepSpeed
DeepSpeed با تقسیم بار به Data Parallelism و تنظیمات ZeRO سطوح اول، دوم و سوم، وضعیت‌های optimizers و گرادیان‌ها را در میان چند GPU توزیع می‌کند. این باعث می‌شود مدل‌های حجیم قابل آموزش بر روی سخت‌افزارهای محدود شوند.
- کاهش مصرف حافظه تا 8 برابر
- سرعت یادگیری بدون کاهش دقت
- ساده‌سازی مدیریت عملگرهای سفارشی
تمرین با Accelerate بدون کد تغییر
ابزار Accelerate با استفاده از فایل پیکربندی، امکان اعمال تنظیمات CPU/Disk Offloading، دسترسی به ذخیره‌سازی Bucket و سایر گزینه‌های پیشرفته را برای کاربران فراهم می‌کند. با یک فایل yml می‌توانید رفتار مدل خود را بهینه کنید.
پرسش‌های پرتکرار
ما در چه صورت از ZeRO استفاده می‌کنیم؟
وقتی مدل از حافظه GPU تجاوز می‌کند و نمی‌توانید آن را بر روی یک کارت گرافیک واحد آموزش دهید، ZeRO را به کار می‌برید.
آیا نیاز به تغییر کد دارید؟
نه، با استفاده از فایل پیکربندی Accelerate و تنظیمات ZeRO، می‌توانید بدون تغییر در کد اصلی مدل، آن را بهینه کنید.
