Quais são as características do treino de LLM em mais de 100 GPUs (taxa de falhas, checkpointing)?

Ao treinar modelos de linguagem grandes (LLM) em mais de 100 GPU, as principais características estão relacionadas com a fiabilidade e a gestão do estado de treino:

• Taxa de falhas e tolerância a falhas: Com esta escala, a probabilidade de uma GPU ou nó falhar aumenta significativamente. É necessário prever mecanismos de recuperação automática e reinício de tarefas para não perder o progresso.

• Checkpointing: Guardar pontos de verificação regularmente é crítico. Os pontos de verificação permitem retomar o treino a partir do último estado guardado após uma falha. Com muitas GPU, é importante otimizar a frequência e o método de guarda para minimizar os custos de I/O e rede.

• Treino distribuído: São utilizadas tecnologias como o paralelismo de modelo e de dados, com sincronização de gradientes. Os erros na comunicação entre GPUs podem causar desincronização, pelo que os protocolos devem ser resistentes a falhas.

• Monitorização e registo: É necessário monitorizar detalhadamente o estado de cada GPU e nó para detectar e resolver problemas rapidamente.

Exemplo de abordagem para checkpointing usando 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)

# É chamado periodicamente, por exemplo, a cada N iterações
save_checkpoint(model, optimizer, current_epoch, 'checkpoint.pth')

Num ambiente distribuído, a guarda pode ser centralizada ou em cada nó com posterior agregação.