Loraモデルのファインチューニングにおける重要な注意点
一、マルチGPUでの学習
方法1: AutoModelForCausalLM.from_pretrainedのパラメータであるdevice_mapを"auto"に変更すると、モデルとデータが複数のGPUに自動的に割り当てられます。
方法2: Accelerateを使用することもできます。これは分散学習ツールキットであり、基礎的な分散学習機能を提供します。これは主に手動の学習ループと連携するように設計されてお ...
6月30日 22:43 投稿
大規模ニューラルネットワーク訓練における完全分片データ並行（FSDP）とZeRO最適化の技術解説
分散並行学習とメモリ制約への対応
従来のデータ並行（DP）や分散データ並行（DDP）では、ミニバッチ入力の分割と勾配同期が主たる手法でした。しかし、パラメータ数が数千億規模に達した現代の大規模モデル訓練において、単一アクセラレータのメモリ容量は明確なボトルネックとなっています。完全分片データ並行（Fully Sharded Data Parallel: FSDP）は、モデルパラメー ...
6月9日 18:52 投稿