Jaké jsou vlastnosti tréninku LLM na více než 100 GPU (míra selhání, checkpointing)?

Při tréninku velkých jazykových modelů (LLM) na více než 100 GPU jsou klíčové vlastnosti spojeny s spolehlivostí a správou stavu tréninku:

• Míra selhání a odolnost vůči chybám: Při takové velikosti se výrazně zvyšuje pravděpodobnost selhání jednoho GPU nebo uzlu. Je nutné předvídat mechanismy automatického zotavení a restartu úloh, aby nedošlo ke ztrátě pokroku.

• Checkpointing: Pravidelné ukládání kontrolních bodů je kritické. Kontrolní body umožňují pokračovat v tréninku od posledního uloženého stavu po selhání. U velkého počtu GPU je důležité optimalizovat frekvenci a způsob ukládání, aby se minimalizovaly náklady na I/O a síť.

• Distribuované trénování: Používají se technologie jako paralelismus modelu a dat, s synchronizací gradientů. Chyby v komunikaci mezi GPU mohou vést k nesynchronizaci, proto musí být protokoly odolné vůči chybám.

• Monitoring a logování: Je nutné detailně sledovat stav každého GPU a uzlu, aby bylo možné rychle identifikovat a řešit problémy.

Příklad přístupu k checkpointing s použitím PyTorch:

import torch

def save_checkpoint(model, optimizer, epoch, path):
    torch.save({
        'epoch': epoch,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict()
    }, path)

# Volá se periodicky, například po N iteracích
save_checkpoint(model, optimizer, current_epoch, 'checkpoint.pth')

V distribuovaném prostředí může být ukládání centralizované nebo na každém uzlu s následnou agregací.