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大语言模型训练过程中,怎么实现算力共享,采用什么分片规则和共享策略

大语言模型训练过程中,怎么实现算力共享,采用什么分片规则和共享策略

目录

大语言模型训练过程中,怎么实现算力共享,采用什么分片规则和共享策略

一、算力共享的实现

二、分片规则与共享策略

三、总结

DeepSpeed、Megatron-LM是什么 

DeepSpeed

ZeRO技术一般不实现调参的

ZeRO技术的实现方式

ZeRO与调参的关系

NCCL是什么

一、NCCL概述

二、NCCL的应用场景

三、举例说明

管道并行

场景设定

管道并行实现步骤

优点

举例说明(以GPT模型为例)

Megatron-LM

按照神经网络层数分片,怎么并行执行而不影响模型参数准确率,尤其在模型训练过程中

1. 数据并行与模型并行结合

数据并行

模型并行

2. 确保参数一致性

3. 监控和调整

4. 选择合适的优化算法

5. 验证和测试

6. 注意事项

参数服务器或AllReduce等策略是什么

一、参数服务器(Parameter Server)

二、AllReduce


语言模型训练过程中,怎么实现算力共享,采用什么分片规则和共享策略

在大语言模型(LLM)训练过程中,实现算力共享、采用适当的分片规则和共享策略是至关重要的,这些措施可以显著提高训练效率、降低资源成本并加速模型的收敛。以下是对这些方面的详细阐述:

一、算力共享的实现

  1. 分布式训练框架
    • 使用如DeepSpeed、Megatron-LM等分布式深度学习框架,这些框架支持多机多卡的训练环境,能够有效地利用集群中的GPU资源进行并行计算。
    • 分布式训练框架通过数据并行、模型并行或混合并行(如3D并行࿰
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