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.
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.
В настоящее время основные платформы глубокого обучения поддерживают модель Transformer. При выборе необходимо учитывать следующие факторы:
Перед установкой платформы глубокого обучения убедитесь, что системная среда соответствует основным требованиям, в том числе:
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.
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.
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.
Из-за большого объема обучающих данных Transformer предварительную обработку данных также необходимо ускорить с помощью методов распараллеливания. К распространенным методам относятся:
Распределенное обучение позволяет значительно повысить скорость обучения Трансформера. Вам необходимо обратить внимание на следующие аспекты:
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.