🌟 Параллельные стратегии с Jax: обучающий туториал.

Обучение LLM требует огромных вычислительных ресурсов. Поскольку размеры моделей исчисляются миллиардами параметров, специализированные методы распараллеливания необходимы для того, чтобы сделать обучение выполнимым.

В статье "Исследование параллельных стратегий с Jax" подробно рассматривается реализация некоторых стратегий масштабирования в Jax - фреймворке Python, предназначенном для высокопроизводительных численных вычислений с поддержкой ускорителей GPU и TPU.

Стратегии, описанные в туториале с примерами кода и иллюстрациями:

🟢Data Parallelism - распределение данных между несколькими устройствами, которые одновременно обучают модель;  

🟢Tensor Parallelism - распределение весов модели между устройствами, позволяет каждому устройству обрабатывать свою часть тензора параллельно; 

🟢Pipeline Parallelism разделяет модель на этапы, которые выполняются последовательно на разных устройствах; 

🟢Mixture-of-Experts использует множество специализированных экспертов для обработки различных частей входных данных, что позволяет масштабировать модель до огромных размеров.


▶️ Автор статьи - Александр Самарин, Lead ML Engineer в Huawei c 5-ти летнем опытом в глубоком обучении.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #JAX #Tutorial