MosaicML LLM Cloud 教學

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MosaicML LLM Cloud 教學

目錄

  • 介紹 Mosaic ml Cloud, 降低大型語言模型訓練的難度
  • 使用 Mosaic ml Cloud 快速運行和監測模型訓練作業
  • 無縫擴展訓練,跨多個 GPU 和節點
  • Mosaic ml Cloud 訓練的優勢和挑戰
  • MCLI: Mosaic ml Cloud 的命令行工具
  • 使用 MCLI 查看可用叢集
  • 查看以前的訓練運行
  • 查看已應用的身份驗證密鑰
  • 使用 MCLI 啟動訓練作業
  • 使用 YAML 文件配置訓練叢集和運行參數
  • 背後的運作方式
  • 利用更多 GPU 提升效能
  • 配置分散訓練,標配雙流片並行筆式資料處理
  • 提升 GPU 利用率
  • 支援大型模型配置,並提供範例
  • 設定 30 億參數的 128 GPU 訓練作業
  • 總結:快速、簡單地運行和擴展模型訓練作業
  • 訓練 10 億參數模型的 128 GPU 吞吐量比較
  • 總結和未來展望

🌟 淺談 Mosaic ml Cloud 中的大型語言模型訓練

在訓練大型語言模型時,建立高性能叢集解決方案以處理龐大的數據量和模型大小方面的挑戰是非常困難的。不過,現在有了 Mosaic ml Cloud 和我們的 LLM(Large Language Model)堆棧,我們已經為您解決了所有這些問題。在這個演示中,我們將展示 Mosaic ml Cloud 及其運行和監測模型訓練作業的簡便性。我們還支援跨多個 GPU 和節點的無縫擴展訓練,並利用算法和系統效率方法來實現 Cloud Native 數據流處理,使分散訓練變得簡單而神奇。接下來的文章將一步步地介紹您需要知道的所有細節。

🚀 介紹 Mosaic ml Cloud

Mosaic ml Cloud 是一個強大的平台,用於運行和擴展大型語言模型的訓練作業。透過使用 Mosaic ml Cloud,您無需擔心建立叢集、配置分散訓練參數或處理複雜的基礎設施配置工作。我們已經為您處理了所有的繁瑣細節,讓您專注於模型訓練本身。

MCLI: Mosaic ml Cloud 的命令行工具

Mosaic ml Cloud 提供了一個易於使用的命令行工具,稱為 MCLI。使用此工具,您可以輕鬆管理訓練作業,查看可用叢集,操作運行和設置身份驗證信息。

要查看可用的叢集,只需運行以下命令:

mcli get clusters

此命令將顯示您可以提交作業的多個不同叢集,這些叢集由多個雲服務提供商提供,您還可以看到每個叢集可用的 GPU 類型和數量,以便為單個訓練作業做出最佳的選擇。

使用 MCLI 還可以查看以前的訓練運行和應用的身份驗證密鑰,只需運行以下命令:

mcli get runs
mcli get secrets

⚙️ 開始運行和監測模型訓練作業

現在,讓我們開始利用 Mosaic ml Cloud 運行並監測模型訓練作業。首先,我們需要兩樣東西:一個 YAML 文件,它將指示雲的訓練作業調度程序在哪裡運行什麼以及如何運行;和使用該文件運行 MCLI 命令。

在幕後,Mosaic ml Cloud 做了很多工作。它拉取包含所有驅動程序和庫的訓練運行時容器映像,它還會從指定分支和提交中克隆訓練代碼的 Git 存儲庫,並連接到日誌和實驗追蹤工具,例如 Weights and Biases 或 Comet。同時,它會準備好從雲存儲中流式傳輸數據所需的所有設置,並配置多個進程進行訓練。它會設置數據並行處理,使用 PyTorch FSDP(Fully Sharded Data Parallelism)配置系統,使八個 GPU 輕松處理數十億個令牌。調整工作負載以適應八個 GPU 的內存。所有這些編排操作都在幾秒鐘內完成。

現在,讓我們加快速度,利用更多的運算能力,比如 16 個 GPU。首先,讓我們刪除原來的訓練作業,運行以下命令即可:

mcli delete run

現在,情況有點有趣了,因為現在作業將分散在兩個獨立的節點上,每個節點都有八個 GPU。Mosaic ml Cloud 將為您處理所有基礎設施配置,您只需要更改配置以指定 16 個 GPU,通過這個簡單的設定更改,吞吐量幾乎呈線性比例增長。

當您準備好使用更大的模型時,我們也能滿足您的要求。我們在示例庫中提供了 700 億參數的模型配置,您可以根據需要使用並進行修改。

要設置一個 300 億參數的模型,在 128 個 GPU 上進行訓練,只需運行以下命令:

mcli run train_model.yaml -c my_config.yaml

我們剛剛介紹了如何使用 Mosaic ml Cloud 運行和擴展大型語言模型的訓練作業。從以 8 個 GPU 開始的 10 億參數 GPT 訓練作業,到在兩個節點上使用 16 個 GPU,再到添加更多 GPU 到 128 個 GPU 上的 300 億參數 GPT 訓練作業,都是非常容易且操作速度驚人的。最後,我們還通過在 128 個 GPU 上訓練了 10 億參數的模型,做了一個吞吐量比較,讓人驚嘆地看到了績效的提升。

🎯 總結和未來展望

Mosaic ml Cloud 提供了一個快速而簡單的平台,用於運行和擴展大型語言模型的訓練作業。利用 Mosaic ml Cloud,您可以輕鬆地配置、運行和監測訓練作業,而無需擔心複雜的基礎設施配置和分散式訓練參數的調整。無論您的模型大小和 GPU 數量如何,Mosaic ml Cloud 都可以確保訓練作業的快速和高效。

我們期望未來能不斷改進 Mosaic ml Cloud,提供更多的模型配置和更強大的功能,為開發者提供更好的訓練體驗。我們也歡迎您的反饋和建議,請隨時與我們聯繫!

FAQ

Q: Mosaic ml Cloud 是否支持其他機器學習框架? A: 是的,Mosaic ml Cloud 支持多種機器學習框架,包括 PyTorch、TensorFlow 等。

Q: 我需要安裝額外的軟件來使用 Mosaic ml Cloud 嗎? A: 使用 Mosaic ml Cloud,您只需要安裝 MCLI 工具,其他相關的軟件和庫將在運行時容器映像中提供。

Q: Mosaic ml Cloud 是否支持遷移學習? A: 是的,Mosaic ml Cloud 提供了遷移學習的支持,您可以使用預訓練的模型來進行遷移學習。

Q: 我可以在 Mosaic ml Cloud 上運行自己的代碼嗎? A: 是的,您可以將自己的代碼和訓練腳本上傳到 Mosaic ml Cloud,並配置相應的訓練作業。


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