Распределенное обучение
Тема дорожной карты · Глубокое обучение
Распределенное обучение — это техника, которая позволяет масштабировать обучение глубоких нейронных сетей на несколько графических процессоров (GPU) и узлов (nodes). Это особенно важно для обучения больших моделей, где требуется большая вычислительная мощность и память. Распределенное обучение не только ускоряет процесс обучения, но и позволяет эффективно использовать ресурсы, распределяя нагрузку между несколькими устройствами. Это делает возможным обучение моделей, которые в противном случае были бы слишком большими для одного устройства.
Как это работает
Распределенное обучение использует несколько паттернов распределения. В паттерне data parallel каждое устройство (GPU) содержит полную копию модели и обрабатывает только часть данных (batch). Это позволяет эффективно использовать параллелизм для ускорения обучения. Паттерн tensor parallel распределяет вычисления матричного умножения между устройствами, что особенно полезно для сложных вычислений. Наконец, паттерн pipeline parallel разбивает модель на несколько стадий, каждая из которых выполняется на отдельном устройстве, что позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы.
Современные сетапы часто комбинируют все три паттерна для достижения наилучших результатов. Для начала можно использовать torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP), который обеспечивает простой и эффективный способ распределенного обучения. Когда модель становится слишком большой для одного GPU, можно использовать более продвинутые методы, такие как FSDP или DeepSpeed, которые предоставляют распределенное обучение с использованием фрагментации (sharding) параметров, градиентов и состояния оптимизатора.
Mixed precision обучение использует смесь точности FP16 и FP32 для ускорения обучения и сокращения потребления памяти. Это достигается за счет использования FP16 для вычислений и FP32 для аккумуляции чисел, что позволяет сохранить точность вычислений. Self-supervised learning предобучает модели на неотмеченных данных, что является фундаментальной частью многих современных foundation-моделей.
Когда применять
Распределенное обучение особенно полезно для обучения больших моделей, которые требуют большого количества вычислительных ресурсов. Mixed precision обучение можно использовать для ускорения обучения и сокращения потребления памяти на современных GPU (Ampere+). Для начала можно использовать torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP), который обеспечивает простой и эффективный способ распределенного обучения. Когда модель становится слишком большой для одного GPU, можно использовать более продвинутые методы, такие как FSDP или DeepSpeed, которые предоставляют распределенное обучение с использованием фрагментации (sharding) параметров, градиентов и состояния оптимизатора.
Self-supervised pretraining оправдано только на масштабе (>1M примеров), иначе лучше использовать supervised обучение с предобученными foundation моделями.
Типичные ошибки
Одной из основных ловушек в распределенном обучении является использование FP16 с нестабильными потерями (NaN losses). В таких случаях рекомендуется использовать BF16, если аппаратное обеспечение поддерживает его, так как это обеспечивает более стабильные вычисления. Другой распространенной ошибкой является использование DDP с несогласованным генератором случайных чисел (RNG) между rank, что может привести к разным аугментациям и, следовательно, к разным градиентам. Также важно использовать activation checkpointing при использовании FSDP, так как без него могут возникнуть проблемы с выделением памяти (OOM) на больших моделях. Наконец, self-supervised pretraining на малых данных может привести к неэффективному использованию вычислительных ресурсов.
Связанные понятия
Полезные ресурсы
Проверить знания (1)
Загрузка вопросов…