因此,在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。 提起深度学习训练框架,大家可能首先想到就是 PyTorch 和 TensorFlow。但是已有的这些框架只支持数据并行,如果模型太大无法放在单个 GPU 中,数据并行就无用武之地了。业界常用的做法是手写很多模型切分和通信的逻辑,这需要开发者同时掌握 AI 与分布式专业...
在上一期的大模型技术实践中，我们介绍了增加式方法、选择式方法和重新参数化式方法三种主流的参数高效微调技术（PEFT）。微调模型可以让模型更适合于我们当前的下游任务，但当模型过大或数据集规模很大时，单个加速器（比如GPU）负载和不同加速器之间的通信是值得关注的问题，这就需要关注并行技术。并行化是大规模训练...
支持大规模模型训练:DeepSpeed 序列并行不仅支持大序列长度,还可以与 ZeRO-3 并用支持大模型尺寸。 易于使用和迁移,最小化对现有训练框架的代码更改要求。 缺点:注意力头的个数需要能整除序列并行数。 长序列的支持,目前还不是很普及,只是在一部分的微调训练框架中有支持,譬如XTuner;而基座模型目前支持长上下文的也...
EPL 是一个统一多种并行策略、易用的分布式深度学习训练框架,它将不同的并行策略进行了统一抽象。在一套分布式训练框架中,支持多种并行策略,包括数据并行、流水并行和算子拆分并行,并支持不同策略的组合和嵌套使用。同时 EPL 提供了灵活应用的接口,用户只需要添加几行代码就可以实现丰富的并行化策略。模型侧不需要去...
该报告介绍了腾讯AngelPTM大模型训练框架的优化与实践,主要内容包括:首先阐述大模型发展趋势,如参数规模指数级增长、模态变化多样、MOE及更长Context Window应用等,同时面临显存需求大、网络通信量大、算力规模大等训练挑战。接着详细介绍AngelPTM框架,其突破低端卡限制,性能领先,产出混元万亿参数模型,训练和推理性能分别是...
第二个工具Pytorch,提供了各种硬件算子库,可以很快构造自己的深度学习模型。第三个工具Deep Speed,可以帮助你快速将模型放到多台设备上进行并行化的训练或推理。第四个工具LangChain,可以帮助你搭建具有专业知识能力,同时可以执行具体任务的框架。#人工智能 #大模型 #机器人 #深度学习 #科技创新...
《探索基于 Megatron-Core 的稀疏大模型训练工具:阿里云 MoE 大模型最佳实践》!一文了解 MoE 大模型的原理和应用,以及最新推出的 NVIDIA Megatron-Core MoE 训练框架。文章介绍了 Megatron-Core MoE 训练框架的各项特性,包括混合并行、性能优化等,并且详细解析了如何在阿里云 PAI 平台上进行 MoE 的最佳实践,使云上大...
GPU云服务器限时特惠,低至1.4折,满足大模型训练微调需要! 02 分布式框架 2.1 Megatron 2019年英伟达发布的Megatron是一个基于PyTorch的分布式训练框架,实现了一种简单高效的层内模型并行方法(TP,是切分矩阵的形式实现的),可以训练具有数十亿参数的Transformer模型。Megatron不需要新的编译器或库更改,可以通过在PyTorch中插...
近日,阿里云机器学习PAI关于深度学习模型高效的分布式训练框架的论文《 Whale: Efficient Giant Model Training over Heterogeneous GPUs 》被计算机系统领域国际顶级学术会议USENIX ATC'22接收。 Whale是阿里云机器学习PAI平台自研的分布式训练框架,开源后的名称是EPL(Easy Parallel Library),Whale通过对不同并行化策略进行统一...
飞桨3.0在设计理念上推出了「动静统一、训推一体、自动并行」的新思路。该框架不仅兼顾了动态图与静态图的优越性,而且引入了自动并行机制,使得开发者可以轻松实现大规模模型的训练。在这个新版本中,开发者只需要对张量的划分进行简单标注,框架便会自动推导出如何在多核环境中高效分配任务。此举显著降低了由于手动处理复...