Конфигурация среды — это основная работа по обучению модели. В этом руководстве подробно описан процесс настройки среды обучения модели Transformer, включая выбор вычислительного оборудования, выбор структуры глубокого обучения, построение кластера из нескольких машин, распределенное обучение и т. д. Я надеюсь, что это руководство поможет вам успешно настроить среду обучения Transformer.

1. Выбор вычислительного оборудования

Модель Transformer предъявляет высокие требования к производительности графического процессора и обычно требует использования графического процессора с большим объемом памяти для обучения.

Для персональных ноутбуков или настольных компьютеров вы можете выбрать Nvidia RTX 2080Ti, Titan RTX и другие флагманские видеокарты с объемом видеопамяти более 11 ГБ. Это может способствовать обучению Transformer небольшими партиями.

Для кластеров серверов вы можете использовать графические процессоры профессионального уровня из серии Nvidia Tesla или серии AMD Instinct, например Tesla V100 с 16 ГБ видеопамяти, которые могут обеспечить мощные возможности параллельных вычислений.

Если вы используете общедоступные облачные сервисы, вы можете настроить виртуальную машину с памятью графического процессора не менее 8 ГБ, например экземпляр AWS p3.2xlarge.

2. Выбор структуры глубокого обучения

В настоящее время основные платформы глубокого обучения поддерживают модель Transformer. При выборе необходимо учитывать следующие факторы:

1. Версия TensorFlow 2.0+ предоставляет интерфейс Keras для упрощения разработки.
2. Динамический графический дизайн PyTorch также легко реализовать с помощью компонента Transformer.
3. MXNet и PaddlePaddle, использующие статические изображения, обучаются быстрее.
4. Коммерческие платформы, такие как TensorFlow XLA и DeepSpeed, могут ускорить обучение. Вам необходимо оценить свое знакомство с различными фреймворками и выбрать платформу, эффективно реализующую модель Transformer.

3. Базовая конфигурация среды

Перед установкой платформы глубокого обучения убедитесь, что системная среда соответствует основным требованиям, в том числе:

• 64-битная операционная система, Linux или Windows 10.
• Питон 3.6 или выше
• Cuda Toolkit
• Библиотека Кадна
• Другие зависимые библиотеки, такие как Numpy, Scipy и т. д. Вы можете рассмотреть возможность использования Docker или conda для управления средой и обеспечения единообразной совместимости версий программного обеспечения. Кроме того, необходимо отслеживать использование графического процессора, например, температуру, загрузку, использование памяти и т. д., чтобы избежать ошибок.

4. Построение распределенного кластера

Чтобы ускорить обучение Transformer, можно построить распределенную кластерную систему с несколькими машинами и несколькими картами.

Каждый узел устанавливает одну и ту же среду и обеспечивает высокоскоростное соединение между графическими процессорами. Для планирования и координации задач вы можете использовать такие инструменты, как Horovod, Spark и т. д.

В коде должна использоваться платформа, которая поддерживает распределенное выполнение и выполняет код графа вычислений и оптимизатор в области стратегии. Реализуется через такие интерфейсы, как tf.distribute и torch.distributed.

Также необходим инструмент журналирования для единообразной записи журналов каждого узла. Размер кластера можно расширить в зависимости от требований к параллельному обучению.

5. Конфигурация в облачном сервисе

Если вы выполняете обучение модели непосредственно в общедоступном облаке, вы можете сэкономить много работы по настройке среды.

AWS, Azure, Google Cloud и т. д. предоставляют предварительно настроенные виртуальные машины глубокого обучения, которые включают в себя различные среды и драйверы, необходимые для обучения Transformer.

Вам нужно только настроить сценарий обучения и вызвать интерфейс распределенного обучения облачного сервиса, и вы сможете напрямую использовать эластичный пул виртуальных графических процессоров для расширения.

6. Развертывание Docker-контейнера

Контейнеры Docker — лучший выбор для настройки независимых и переносимых операционных сред.

Полную среду обучения Transformer, включая платформу, драйвер, код и т. д., можно заранее настроить локально и упаковать в виде образа Docker.

Запустив этот образ на любом сервере, вы сможете быстро восстановить среду обучения, не перенастраивая ее. Он очень подходит для сценариев, в которых обучение модели выполняется на различном оборудовании.

7. Параллельная предварительная обработка данных

Из-за большого объема обучающих данных Transformer предварительную обработку данных также необходимо ускорить с помощью методов распараллеливания. К распространенным методам относятся:

1. На этапах обработки, таких как очистка данных и создание словаря, данные можно разделить, обрабатывать параллельно на нескольких ядрах ЦП и, наконец, объединить результаты.
2. Используйте многопроцессный модуль Python, чтобы включить многопроцессную загрузку данных. Или используйте такой сервис, как Spark, для распараллеливания ETL. Большие объемы данных могут обрабатываться с использованием нескольких машин.
3. Ускорьте обработку текста с помощью библиотек CUDA на графическом процессоре. Например, используйте графический процессор для распараллеливания сегментации и сериализации слов.
4. Используйте асинхронный ввод-вывод, многопоточность и другие механизмы для параллельного чтения данных с диска, сетевых загрузок и т. д. Не допускайте, чтобы они стали узкими местами.
5. TensorFlow поддерживает многопроцессный конвейер данных tf.data, который может распараллеливать такие операции, как анализ, улучшение и упаковка данных в пакеты.

8. Распределенное обучение

Распределенное обучение позволяет значительно повысить скорость обучения Трансформера. Вам необходимо обратить внимание на следующие аспекты:

1. Используйте такие платформы, как Horovod, для координации задач с несколькими графическими процессорами и несколькими узлами.
2. Используйте параллелизм распределенных выборок или параллелизм моделей для синхронного обновления параметров.
3. Увеличьте размер пакета в соответствии со степенью распараллеливания, чтобы добиться сверхбольшого пакетного обучения.
4. Тестируйте различные топологии кластера, чтобы обеспечить оптимальное распараллеливание вычислений и коммуникаций.
5. Настройте накопление градиента, чтобы избежать слишком частых обновлений и сократить расходы на связь.
6. Ускорьте матричные вычисления, используя числа с плавающей запятой смешанной точности и половинной точности. Правильное выполнение распределенного обучения является ключом к максимизации вычислительной мощности модели Transformer. Я надеюсь, что эти предложения помогут вам создать эффективное решение для распределенного обучения, ускорить процесс обучения Transformer и максимизировать производительность кластеров из нескольких машин.

Подвести итог

В этом руководстве подробно описан весь процесс настройки среды обучения модели Transformer, включая выбор оборудования, выбор платформы, базовую среду, распределенные кластеры, облачные службы и контейнеры Docker. Эти приготовления являются необходимой основой для успешного обучения Трансформера.

Мы надеемся, что подробные инструкции в этом руководстве помогут вам получить полное и систематическое представление о среде обучения Transformer и успешно завершить настройку среды, заложив основу для последующего обучения модели и экспериментов. После завершения подготовки среды мы можем приступить к реализации кода и операциям обучения модели Трансформера.