✅ ZenFlow: Новый движок для обучения больших языковых моделей без задержек

ZenFlow: Новый расширение DeepSpeed для обучения больших языковых моделей без задержек

В мире автоматизации бизнеса и искусственного интеллекта, обучение больших языковых моделей (LLM) становится все более актуальным. Однако, как показывает практика, процесс обучения часто сталкивается с серьезными проблемами, связанными с задержками, вызванными работой CPU. Здесь на помощь приходит ZenFlow — новое расширение DeepSpeed, разработанное для устранения этих узких мест.

Как работает ZenFlow

ZenFlow решает проблему задержек, возникающих из-за медленной работы CPU, которая приводит к простоям GPU. Традиционные фреймворки, такие как ZeRO-Offload, часто оставляют мощные GPU без дела, что значительно замедляет процесс обучения. Например, при дообучении модели Llama 2-7B на четырех GPU A100 время выполнения шага может увеличиться с 0.5 секунд до более чем 7 секунд, что является 14-кратным замедлением. ZenFlow устраняет эти задержки, разделяя вычисления между GPU и CPU с помощью важностно-ориентированного конвейерного подхода, достигая до 5-кратного увеличения скорости по сравнению с ZeRO-Offload и снижая простои GPU более чем на 85%.

Ключевые особенности ZenFlow

Обновления градиентов с учетом важности: ZenFlow приоритизирует наиболее значимые градиенты для немедленного обновления на GPU, откладывая менее критичные градиенты для асинхронного накопления на CPU. Это снижает трафик градиентов на 50% и нагрузку на PCIe в два раза по сравнению с ZeRO-Offload.
Асинхронное накопление градиентов: Неприоритетные градиенты обновляются асинхронно на CPU, что позволяет GPU оставаться активными и максимально использовать аппаратные ресурсы.
Легкий выбор градиентов: ZenFlow заменяет полное объединение градиентов на легкий прокси-норму градиентов, что снижает объем коммуникации более чем в 4000 раз с минимальным влиянием на точность.
Минимальные изменения кода: ZenFlow интегрируется в DeepSpeed и требует лишь небольших изменений в конфигурации JSON. Пользователи могут настраивать параметры, такие как topk_ratio и другие.
Автоматическая настройка производительности: Двигатель адаптирует интервалы обновления в реальном времени, исключая необходимость ручной настройки.

Практическое применение ZenFlow

ZenFlow является простым расширением для ZeRO-Offload, не требуя изменений в коде — достаточно обновить конфигурацию в файле DeepSpeed JSON. Например, в репозитории DeepSpeedExamples доступен пример дообучения с использованием ZenFlow на наборе данных GLUE. Пользователи могут запустить его с помощью простого скрипта, следуя инструкциям по настройке в README репозитория.

Пример конфигурации

"zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "offload_optimizer": {
        "device": "cpu",
        "pin_memory": true
    },
    "zenflow": {
        "topk_ratio": 0.05,
        "select_strategy": "auto",
        "select_interval": "auto",
        "update_interval": 4,
        "full_warm_up_rounds": 0,
        "overlap_step": true
    }
}

Как начать работу с ZenFlow

Для получения подробного руководства обратитесь к примеру дообучения DeepSpeed-ZenFlow и официальному учебнику, где представлены пошаговые инструкции.

Итог

ZenFlow представляет собой значительный шаг вперед для тех, кто обучает или дообучает большие языковые модели на ограниченных ресурсах GPU. Устраняя задержки, вызванные работой CPU, он обеспечивает более высокую пропускную способность и снижает затраты на обучение без потери точности модели. Этот подход особенно полезен для организаций, которые масштабируют рабочие нагрузки LLM на разнородном оборудовании или стремятся максимизировать использование GPU в облачных или локальных кластерах.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Как ZenFlow улучшает производительность обучения?

ZenFlow устраняет задержки, вызванные медленной работой CPU, и позволяет GPU работать более эффективно, что значительно увеличивает скорость обучения.