MosaicML LLM Cloudデモ

目次:

1. 導入

   • ML トレーニングの困難さ
   • Mosaic ML Cloud の機能紹介

2. Mosaic ML Cloud の概要

   • ML トレーニングジョブの実行と監視の簡単さ
   • マルチ GPU とマルチノードでのスケーリング
   • 分散トレーニングのためのアルゴリズムとシステムの効率化手法

3. Mosaic ML Cloud の使い方

   • MCLI コマンドラインツールを使用したクラスタの表示
   • ジョブの実行と結果の表示
   • SSH キーと API キーの管理
   • ジョブのスケーリング

4. Mosaic ML Cloud の裏側での動作

   • コンテナイメージの取得と設定のプル
   • Git リポジトリとの連携
   • ロギングと実験のトラッキング
   • クラウドストレージからのデータストリーミング
   • プロセスの設定とデータ並列処理
   • システムの最適化とメモリの効率的な使用

5. 追加の機能とモデルのスケーリング

   • クラスタの容量の利用
   • 大規模なモデルの設定とトレーニング

6. 結論

Mosaic ML Cloud: シンプルでマジカルな分散トレーニング

Mosaic ML Cloudは、大規模な言語モデルのトレーニングを容易にするためのクラウドベースのソリューションです。ML トレーニングにおけるさまざまなエンジニアリングの課題を解決し、シンプルでマジカルな体験を提供します。

導入

ML トレーニングは困難です。大規模なモデルとそのトレーニングに必要なデータ量には、エンジニアリング上の課題が伴います。Mosaic ML CloudとそのLLMスタックを使用することで、これらの課題をすべて解決しました。このデモでは、Mosaic ML Cloudを紹介し、ML トレーニングジョブの実行と監視がどれほど簡単かを示します。複数のGPUと複数のノードでのトレーニングのスケーリング、クラウドネイティブなデータストリーミングとアルゴリズムの効率化方法を用いて、分散トレーニングをシンプルかつマジカルに実現します。

Mosaic ML Cloudの概要

Mosaic ML Cloudは、MLトレーニングジョブの実行と管理を容易にするクラウドベースのプラットフォームです。Mosaic ML Cloud CLIを使用することで、トレーニングジョブの起動やモニタリングは簡単に行えます。さらに、マルチGPUとマルチノードでのスケーリングをシームレスに行い、分散トレーニングをシンプルかつ効果的に行うことができます。以下では、Mosaic ML Cloudの機能と使い方について詳しく説明します。

Mosaic ML Cloudの使い方

まず、Mosaic ML Cloud CLIを使用して利用可能なクラスタを表示します。複数の異なるクラウドプロバイダによってホストされた複数のクラスタが表示されます。各クラスタには利用可能なGPUの種類と数が表示されます。また、mcli get runsコマンドを使用すると、以前の実行結果を表示することもできます。同様に、mcli get secretsコマンドを使用すると、認証目的に適用されたシークレット（SSHキー、APIキーなど）を確認できます。

次に、1兆パラメータのGPTモデルを8つのGPUで実行するジョブを実行します。実行するには、ジョブの実行場所や実行内容を指示するためのYAMLファイルと、そのファイルを使用してmcliコマンドを実行する必要があります。このプロセスでは、トレーニングに必要なすべてのドライバとライブラリがインストールおよび事前設定されたコンテナイメージが取得され、トレーニングコードが格納されたGitリポジトリがクローンされます。ログと実験のトラッキングツール（Weight & BiasesやCometなど）への接続も行われます。また、クラウドストレージからのデータストリーミングのための設定やデータのステージング、データパラレリズムの設定、システムの最適化なども、Mosaic ML Cloudが自動で行います。

ジョブのスケーリングについては、より多くの容量を利用してスピードを向上させることができます。例えば、16のGPUを使用する場合は、元のジョブを削除して新しい設定で再実行するだけです。このプロセスでは、ジョブは2つのノードに分散され、各ノードに8つのGPUが割り当てられます。全てのインフラストラクチャの設定はMosaic ML Cloudが自動で行います。

さらに、もっと大きなモデルを使用する場合でもMosaic ML Cloudは対応しています。公開されているモデル構成には、700億パラメータまでのモデルが含まれています。これらのモデル構成を使用してトレーニングを行ったり、自分のニーズに合わせて変更したりすることもできます。

結論

Mosaic ML Cloudを使用すると、大規模な言語モデルのトレーニングが簡単になります。Mosaic ML Cloudのシンプルでマジカルな機能により、モデルのスケーリングや分散トレーニングが容易になります。自分のモデルとデータを持ち込み、Mosaic ML CloudのLLMスタックにトレーニングを任せましょう。

ハイライト

• Mosaic ML Cloudは、大規模な言語モデルのトレーニングを容易にするクラウドベースのプラットフォームです。
• Mosaic ML Cloud CLIを使用することで、ジョブの実行と管理が簡単に行えます。
• マルチGPUとマルチノードでのスケーリングがシームレスに行えます。
• 分散トレーニングのためのアルゴリズムとシステムの効率化手法を採用しています。

FAQ

Q: Mosaic ML Cloudを使用するためには、どのような設定が必要ですか？ A: Mosaic ML Cloudを使用するには、Mosaic ML Cloud CLIをインストールして利用可能なクラスタを確認する必要があります。また、トレーニングジョブの設定やデータの準備も行う必要があります。

Q: Mosaic ML Cloudはどのようにして分散トレーニングを実現していますか？ A: Mosaic ML Cloudでは、複数のGPUと複数のノードを使用してジョブを分散させることができます。Mosaic ML Cloudが自動でインフラストラクチャの設定とジョブのスケーリングを行い、分散トレーニングをシンプルかつ効果的に実現します。

Q: Mosaic ML Cloudはどれくらいの規模のモデルをサポートしていますか？ A: Mosaic ML Cloudでは、70兆パラメータまでのモデルをサポートしています。公開されているモデル構成を使用してトレーニングを行ったり、自分のニーズに合わせて変更したりすることもできます。

リソース

• Mosaic ML Cloud 公式サイト
• Mosaic ML Cloud CLI ドキュメンテーション