Lo Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) Una breve introduzione con Python
ZeRO Una breve introduzione con Python
Scopri come Zero Redundancy Optimizer trasforma il parallelismo dei dati, aumentando la memoria e l’efficacia computazionale.
TL;DR:
Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) migliora il parallelismo dei dati riducendo le ridondanze di memoria. ZeRO suddivide gli stati del modello in processi in tre fasi: stati dell’ottimizzatore, gradienti e parametri. Questa suddivisione migliora la velocità consentendo di addestrare modelli più grandi su computer più piccoli utilizzando una singola GPU. Le librerie DeepSpeed e HuggingFace possono essere utilizzate per implementare questo.
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Ora, cominciamo!
Introduzione
Il parallelismo dei dati è una tecnica essenziale per dividere compiti complessi in compiti più piccoli e gestibili che possono essere elaborati contemporaneamente su diverse risorse informatiche. È come una staffetta in cui una squadra di atleti lavora insieme e si divide i compiti per completare la gara in modo più efficiente. Questa è l’essenza del parallelismo dei dati.
Nonostante l’efficienza del parallelismo dei dati, presenta un notevole svantaggio: le ridondanze di memoria. Come in ogni squadra, se ogni atleta porta copie identiche del loro libro delle strategie, può portare a un onere superfluo. Le ridondanze di memoria possono creare un eccesso simile nei processi paralleli dei dati, ostacolando le prestazioni ottimali.
Esistono diverse strategie per gestire le ridondanze di memoria, ma la maggior parte è simile a mettere un cerotto su una ferita da arma da fuoco e spesso compromette l’efficienza computazionale. Quindi, come possiamo conservare questi componenti cruciali riducendo le ridondanze di memoria? Naturalmente, come suggerisce il titolo, utilizzando Zero Redundancy Optimizer o ZeRO.
