Optimum-NVIDIA: LLM-ის ინფერენსის რევოლუციური აჩქარება NVIDIA პლატფორმაზე
Hugging Face-ის Optimum-NVIDIA ბიბლიოთეკა მნიშვნელოვნად აჩქარებს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ინფერენსს NVIDIA პლატფორმაზე, კოდის მხოლოდ ერთი ხაზის შეცვლით 28-ჯერ უფრო სწრაფ მუშაობას და 1,200 ტოკენს/წამში სიჩქარეს უზრუნველყოფს. ის პირველი Hugging Face ბიბლიოთეკაა, რომელიც სარგებლობს ახალი float8 (FP8) ფორმატით, რაც კიდევ უფრო აუმჯობესებს გამტარუნარიანობას და ამცირებს პირველი ტოკენის ლატენტურობას, რაც საშუალებას იძლევა, უფრო დიდი მოდელები ერთ GPU-ზე გაეშვას სიზუსტის დაკარგვის გარეშე. აღნიშნული ტ
დიდი ML მოდელების სწავლება: FullyShardedDataParallel (FSDP) შესაძლებლობები
მანქანური სწავლების (ML) მოდელების მუდმივად მზარდი მასშტაბები აპარატურულ შეზღუდვებს წარმოქმნის. ეს სტატია იკვლევს, თუ როგორ უმკლავდება განაწილებული სწავლება, კერძოდ PyTorch-ის FullyShardedDataParallel (FSDP) ფუნქცია, ამ გამოწვევას. ჩვენ ვადარებთ FSDP-ის წარმადობას DDP-სთან GPT-2 მოდელების გამოყენებით, ვაჩვენებთ FSDP-ის უნარს, მოახდინოს უფრო დიდი პაკეტის ზომების დამუშავება და კიდევ უფრო დიდი მოდელების სწავლება, რითაც ხელმისაწვდომს ხდის მძლავრ ML ტექნოლოგიებს.
დიდი ML მოდელების ეფექტური ვარჯიში: PyTorch FSDP-ის გამოყენება განაწილებულ სისტემებში
მანქანური სწავლების (ML) მოდელების მზარდი ზომისა და პარამეტრების გამო, სპეციალისტებს უჭირთ მათი ვარჯიში სტანდარტულ აპარატურაზე, მიუხედავად იმისა, რომ დიდი მოდელები უფრო სწრაფად სწავლობენ და მაღალ წარმადობას ავლენენ. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, განაწილებული სწავლება ხდება გადამწყვეტი. ეს სტატია იკვლევს მონაცემთა პარალელიზმს ZeRO კონცეფციის გამოყენებით და კონკრეტულად PyTorch-ის უახლეს ფუნქციას, FullyShardedDataParallel (FSDP)-ს. DeepSpeed-ისა და FairScale-ის მიერ დანერგილი ZeRO-ის იდეები, PyTorch-ში
ახალი LLM ლიდერბორდი რეალურ ბიზნეს სცენარებში ენის მოდელების შეფასებისთვის
ეს ლიდერბორდი მიზნად ისახავს ენის დიდი მოდელების (LLM) მუშაობის შეფასებას რეალური ბიზნეს ამოცანების კონტექსტში. ის მხარს უჭერს 6 მრავალფეროვან დავალებას, როგორიცაა FinanceBench და იურიდიული კონფიდენციალურობა, და ზომავს მოდელების ეფექტურობას ისეთი მეტრიკებით, როგორიცაა სიზუსტე, ჩართულობა და ტოქსიკურობა. ლიდერბორდი შემუშავდა იმისათვის, რომ დაეხმაროს მომხმარებლებს პრაქტიკული გამოყენებისთვის საუკეთესო მოდელის არჩევაში და აქტიურად ცდილობს თავიდან აიცილოს ტესტ-კომპლექტის დაბინძურება ზოგიერთი მონაცემთა
OOM შეცდომები წარსულს ჩაბარდა: დიდი მოდელების ვარჯიში DeepSpeed ZeRO-სა და Accelerate-ით
სტატია განმარტავს, თუ როგორ შეიძლება თავიდან ავიცილოთ მეხსიერების უკმარისობის (OOM) შეცდომები დიდი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ვარჯიშისას. იგი აღწერს DeepSpeed ZeRO ოპტიმიზატორის გამოყენებას Accelerate ბიბლიოთეკასთან ერთად, რაც საშუალებას იძლევა, ეფექტურად გამოვიყენოთ არსებული აპარატურა, გავზარდოთ პაკეტის ზომა და დავაჩქაროთ ვარჯიშის პროცესი. წარმოდგენილია შედარებები DDP-სა და DeepSpeed ZeRO Stage-2-ს შორის, რაც აჩვენებს მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას შესრულებაში.
OOM შეცდომების დავიწყება: დიდი მოდელების ეფექტური წვრთნა DeepSpeed ZeRO-ს გამოყენებით
დაიღალეთ მეხსიერებიდან ამოწურვის (OOM) შეცდომებით დიდი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წვრთნისას? ეს სტატია წარმოგიდგენთ DeepSpeed ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) ტექნოლოგიას, რომელიც მონაცემთა პარალელიზმის (Data Parallelism) გამოყენებით საშუალებას გაძლევთ მაქსიმალურად გამოიყენოთ არსებული აპარატურა. ჩვენ განვიხილავთ ZeRO-ს სხვადასხვა სტადიას, ოპტიმიზატორის მდგომარეობების, გრადიენტებისა და მოდელის პარამეტრების დანაწილების ჩათვლით. სტატია აჩვენებს, თუ როგორ შეუძლია DeepSpeed ZeRO Stage-2-ს, Accele
ენის დიდი მოდელების ოპტიმიზაცია: Hugging Face-ის LLM.int8() ინტეგრაცია
ენის დიდი მოდელები (LLM) მუდმივად იზრდება ზომაში, რაც მათ გასაშვებად უზარმაზარ გამოთვლით რესურსებს მოითხოვს. Hugging Face-მა, BigScience-თან თანამშრომლობით, წარმოადგინა LLM.int8() ინტეგრაცია, რომელიც საშუალებას აძლევს ამ მასშტაბურ მოდელებს იმუშაონ ნაკლებ GPU-ზე, მეხსიერების მოხმარების 2-ჯერ შემცირებით, პროგნოზირების სიზუსტის შენარჩუნებით. სტატია დეტალურად განიხილავს ამ ტექნოლოგიას და სხვადასხვა მცოცავწერტილიანი მონაცემთა ტიპებს, რომლებიც მოდელის ზომასა და მუშაობაზე ახდენენ გავლენას.