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字節(jié)跳動開源大模型訓(xùn)練框架veGiantModel ,性能最高提升6.9倍

新聞 自然語言處理
自然語言處理是人工智能研究的一個重要領(lǐng)域,旨在幫助計算機(jī)理解、解釋和運(yùn)用人類語言。

近日,字節(jié)跳動應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊開源了一款名為 veGiantModel 的大模型訓(xùn)練框架,該訓(xùn)練框架主要應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域的大模型訓(xùn)練,最高可將大模型訓(xùn)練的性能提升6.9倍,大幅降低訓(xùn)練系統(tǒng)的壓力。目前,字節(jié)跳動旗下的企業(yè)級技術(shù)服務(wù)平臺火山引擎已在其機(jī)器學(xué)習(xí)平臺上原生支持了 veGiantModel,該平臺正在公測中 。

自然語言處理是人工智能研究的一個重要領(lǐng)域,旨在幫助計算機(jī)理解、解釋和運(yùn)用人類語言。近些年,自然語言處理在應(yīng)用方面取得了較為顯著的突破,主要是歸功于 Bert、GPT、GPT-3 等預(yù)訓(xùn)練語言模型的普及。可以說,預(yù)訓(xùn)練語言模型已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施。由于大模型的算法表現(xiàn)更加出眾,預(yù)訓(xùn)練語言模型在近幾年呈現(xiàn)出迅速向大模型發(fā)展的趨勢。然而,模型體積的快速增長也對現(xiàn)有的訓(xùn)練系統(tǒng)帶來了不小的挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)為顯存壓力、計算壓力和通信壓力。

針對現(xiàn)有訓(xùn)練系統(tǒng)在大模型訓(xùn)練場景下的上述挑戰(zhàn), 字節(jié)跳動應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊提出了大模型訓(xùn)練框架 veGiantModel。

veGiantModel的中文名稱叫做火山引擎大模型訓(xùn)練框架,是基于開源深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 、并在 Megatron 和 DeepSpeed 兩大開源主流訓(xùn)練框架的基礎(chǔ)之上構(gòu)建的高性能大模型訓(xùn)練框架。

veGiantModel 可同時支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、算子切分、流水線并行 3 種分布式并行策略,并支持自動化和定制化的并行策略;基于字節(jié)自研的高性能異步通訊庫 ByteCCL,veGiantModel 的訓(xùn)練任務(wù)吞吐相比其他主流開源框架有 1.2 倍到 3.5倍的提升,并且提供了更友好、靈活的流水線支持,降低了模型開發(fā)迭代所需要的人力;另外,veGiantModel 可在 GPU 上高效地支持?jǐn)?shù)十億至上千億參數(shù)量的大模型,對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求也更低,在私有化部署時無 RDMA 強(qiáng)依賴。

與 Megtraon 和 DeepSpeed 的對比測試顯示,veGiantModel 的性能表現(xiàn)最好、受網(wǎng)絡(luò)帶寬影響最小,在Tesla V100上較上述兩者有1.2 倍到3.5倍的提升,在 Ampere A100上最高可提升6.9倍。


veGiantModel開源 地址:

????https://github.com/volcengine/veGiantModel????

火山引擎機(jī)器學(xué)習(xí)平臺 公測地址:

??https://www.volcengine.com/product/ml-platform??


責(zé)任編輯:黃顯東 來源: 51CTO
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