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700亿参数LLaMA2训练加速195%,开箱即用、从8到512卡都支持

时间:2023-09-13 14:09:01 出处:综合阅读(143)

明敏 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

LLaMA2训练微调推理,亿参大提速了!训练

针对700亿版本,加速即用训练加速195%。开箱卡都

而且还能基于云平台实现无代码训练个性私有化模型,支持并一键部署。亿参

超活跃的训练大模型系统开源项目Colossal-AI又上新了!

可提供开箱即用的加速即用8到512卡LLaMA2训练、微调、开箱卡都推理方案,支持并提供一站式云平台解决方案。亿参

大模型开发和应用落地成本,训练再降亿点点~

LLaMA2训练加速195%

得益于开源特性,加速即用LLaMA系列大模型在短短几个月内已经衍生出诸多应用和项目,开箱卡都也成为很多公司企业应用大模型的支持首选。

最新的7B~70B LLaMA2大模型,进一步提高了语言模型的基础能力。

但由于LLaMA2的预训练预料大部分来自英文通用知识,而仅用微调能够提升和注入的领域知识和多语言能力也相对有限

此外,高质量的专业知识和数据集通常被视为各个行业和公司的核心资产,仅能以私有化形式保存。

因此,以低成本预训练/继续预训练/微调LLaMA2系列大模型,结合高质量私有化业务数据积累,帮助业务降本增效是众多行业与企业的迫切需求与瓶颈。

但LLaMA2大模型仅发布了原始模型权重与推理脚本,不支持训练/微调,也未提供数据集。

所以,针对这些现有问题,Colossal-AI开源了针对LLaMA2的全流程方案并具备高可扩展性,支持从70亿到700亿参数的模型,从8卡到512卡都可保持良好的性能

在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时,Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率(MFU),处于业界领先水平。

而对于预训练任务,以使用512张A100 40GB预训练LLaMA2-70B为例,DeepSpeed ZeRO3策略因显存不足而无法启动,仅能通过速度衰减较大的ZeRO3-offload策略启动。Colossal-AI则因卓越的系统优化和扩展性,仍能保持良好性能,训练提速195%。

Colossal-AI LLaMA-2训练/微调方案的高性能来源于新的异构内存管理系统Gemini和高性能算子(包括Flash attention 2)等系统优化。

新Gemini提供了高可扩展性高鲁棒性高易用性的接口。其Checkpoint格式与HuggingFace完全兼容,减小了使用和转换成本。其对于切分、offload等的设置更加灵活且易用,能够覆盖更多硬件配置下的LLaMA-2训练/微调任务。

仅需数行代码即可使用:

fromcolossalai.booster importBooster

fromcolossalai.booster.plugin importGeminiPlugin

plugin = GeminiPlugin()

booster = Booster(plugin=plugin)

model, optimizer, train_dataloader, criterion = booster.boost(model, optimizer, train_dataloader, criterion)

ShardFormer多维细粒度并行

虽然对于主流硬件条件和大多数模型,Colossal-AI的新Gemini已经能够提供良好的性能,但是对于一些极端硬件条件,或者是特殊模型,可能仍然需要多维并行的细粒度优化。

现有其他方案通常需要分布式系统资深专家,手动对代码进行大规模重构和调优,Colossal-AI的ShardFormer提供了开箱即用的多维并行和算子优化的能力,仅需数行代码即可使用,在单机/大规模集群上都能提供良好的性能。

fromcolossalai.booster importBooster

fromcolossalai.booster.plugin importHybridParallelPlugin

fromtransformers.models.llama importLlamaForCausalLM, LlamaConfig

plugin = HybridParallelPlugin(tp_size=2, pp_size=2, num_microbatches=4, zero_stage=1)

booster = Booster(plugin=plugin)

model = LlamaForCausalLM(LlamaConfig())

model, optimizer, train_dataloader, criterion = booster.boost(model, optimizer, train_dataloader, criterion)

Colossal-AI ShardFormer支持包括LLaMA1/2、BLOOM、OPT、T5、GPT-2、BERT、GLM在内的主流开源模型,也可以直接使用Huggingface/transformers模型导入,Checkpoint格式也与HuggingFace完全兼容,对比Megatron-LM等需重写大量代码的方案,大大提升了易用性。

对于并行策略,已支持以下多种并行方式:张量并行、流水线并行、序列并行、数据并行、Zero数据并行等,并可将多种并行方式组合使用,只需通过简单的配置命令,即可适配各种复杂的硬件环境/模型。

同时,其内置了各种高性能算子,免去了繁琐的兼容/配置过程。其中包括:

  • Flash attention 2
  • Memory efficient attention (xformers)
  • Fused Normalization Layer
  • JIT kernels

云平台大模型一站式解决

为了进一步提升开发和部署效率,Colossal-AI团队还将上述系统优势与算力结合,提供Colossal-AI云平台,提供廉价算力和开箱即用的AI主流应用,包括对话大模型,多模态模型,生物医药等,现已开启内测。

通过屏蔽大模型底层的分布式并行计算、内存、通信管理与优化等,AI开发者可以继续专注于AI模型与算法设计,以更低成本更快速度完成AI大模型助力业务降本增效。

用户只需要上传相关数据,即可无代码训练个性化私有模型,并将训练好的模型一键部署。相关的应用都经过Colossal-AI团队精心优化,得益于算法和系统的双面优化,能大大降低模型训练以及部署的成本。

感兴趣的童鞋可访问Colossal-AI GitHub地址查看详情,云平台可通过搜索“Colossal-AI Platform”了解更多~

参考链接:

https://www.hpc-ai.tech/blog/70b-llama2-training

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

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