Adatta il tuo LLM in una singola GPU con Gradient Checkpointing, LoRA e Quantizzazione.
Adatta LLM con GPU, Gradient Checkpointing, LoRA e Quantizzazione.
Chiunque abbia provato a ottimizzare un Large Language Model sa quanto sia difficile gestire la memoria GPU.
“RuntimeError: errore CUDA: memoria esaurita”
Questo messaggio di errore mi perseguita di notte.
I modelli con 3B, 7B o addirittura 13B di parametri sono grandi e l’ottimizzazione è lunga e tediosa. Rimanere senza memoria durante l’addestramento può essere frustrante e costoso.
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Ma non preoccuparti, ho la soluzione per te!
In questo articolo, esploreremo 3 tecniche che devi conoscere o che già utilizzi senza sapere come funzionano: Gradient Checkpointing, Low-Rank Adapters e Quantizzazione.
Queste ti aiuteranno a evitare di rimanere senza memoria durante l’addestramento e ti faranno risparmiare molto tempo.
Se non sei familiare con l’ottimizzazione di un LLM, ho scritto un articolo su questo argomento in cui ti guido nell’ottimizzazione di Bloom-3B sui libri del Signore degli Anelli.
Ottimizza un LLM sui tuoi dati personali: crea un “Narratore del Signore degli Anelli”.
Ora puoi ottimizzare un LLM sui tuoi dati personali e mantenere il controllo sulle tue informazioni personali senza…
VoAGI.com
Cominciamo!
Gradient Checkpointing
Il Gradient Checkpointing è una tecnica che utilizza il calcolo dinamico per memorizzare solo un numero minimo di strati durante l’addestramento delle reti neurali.
Per comprendere questo processo, dobbiamo capire come viene eseguita la retropropagazione e come gli strati vengono memorizzati nella memoria GPU durante tutto il processo.
Fondamenti della propagazione in avanti e all’indietro
La propagazione in avanti e all’indietro sono le due fasi dell’addestramento delle reti neurali profonde.
Durante il passaggio in avanti, l’input viene vettorizzato (trasformando le immagini in pixel e i testi in embedding) e ogni elemento viene elaborato attraverso la rete neurale tramite una successione di moltiplicazioni lineari e attivazioni…
