历时6个月，Hugging Face开源LLM「超大规模实战手册」！200页3万字4000次训练

原标题：历时6个月，Hugging Face开源LLM「超大规模实战手册」！200页3万字4000次训练
文章来源：新智元
内容字数：12389字

Hugging Face超大规模训练手册：化AI的实践指南

Hugging Face发布的“超大规模训练手册”，在512个GPU上进行了超过4000个扩展实验，旨在指导如何在GPU集群上高效训练大型语言模型 (LLM)。该手册的核心目标是实现AI的化，让任何组织都能参与其中，无论其规模和资源如何。

1. LLM训练的三个核心挑战

LLM训练面临三个主要挑战：

1. 显存占用：训练步骤超过显存容量将导致训练中断。

2. 计算效率：最大化GPU计算时间，减少数据传输和等待时间。

3. 通信开销：最小化通信开销以避免GPU空闲。

这三个挑战之间存在权衡，需要找到合适的平衡点。

2. 显存管理与优化技术

LLM训练中，显存需要存储模型权重、梯度、优化器状态和激活值。手册介绍了以下技术来解决显存不足问题：

1. 激活值重计算：在前向传播中丢弃部分激活值，在反向传播中重新计算，减少显存占用，但会增加计算量。FlashAttention已原生集成此优化。

2. 梯度累积：将批量数据拆分为多个微批次，累积梯度后再更新模型参数，降低单次迭代的显存需求。

3. 分布式训练技术

手册详细介绍了多种分布式训练技术，以扩展训练规模：

1. 数据并行：在多个GPU上并行处理不同微批次的数据，通过all-reduce操作同步模型梯度。优化方法包括重叠通信和计算、梯度分桶以及与梯度累积结合。

2. ZeRO (零冗余优化器)：通过对优化器状态、梯度和参数进行分区，减少内存冗余。ZeRO-1分区优化器状态，ZeRO-2增加梯度分区，ZeRO-3 (FSDP) 进一步分区模型参数。

3. 张量并行：将张量分布到多个GPU上计算，减少矩阵乘法激活内存。但跨节点通信较慢，在大规模扩展时效率下降。

4. 序列并行：结合张量并行，减少最大激活值存储大小，处理更长序列。

5. 上下文并行：沿序列长度和另一个维度进行拆分，减少长序列的激活值内存。结合环形注意力技术提高效率。

6. 流水线并行：将模型各层分布到多个GPU上，减少单个GPU的内存需求。AFAB、One-forward-one-backward调度以及交错阶段技术用于提高效率。

7. 专家并行 (MoE)：每一层使用多个并行模块处理token，易于实现且轻量级，常与其他并行方式结合使用。

4. PyTorch分析器

手册推荐使用PyTorch分析器来精确追踪和可视化训练过程，包括CPU线程、CUDA流、内核执行时间和内存分配等信息，帮助用户深入理解训练过程并进行优化。

5. 总结

Hugging Face的超大规模训练手册提供了全面的指导，涵盖了LLM训练中遇到的各种挑战和相应的解决方案。通过深入理解和应用这些技术，可以显著提高LLM训练效率，降低成本，最终实现AI的化。

联系作者

文章来源：新智元
作者微信：
作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。