SkipPipe: विकेन्द्रीकृत शिक्षा के लिए संचार का प्रभावी तरीका

यह एक वैज्ञानिक लेख है, जो पाइपलाइन पर параलल शिक्षा में प्रभावी संचार पर चर्चा करता है। इसमें एक ऑप्टिमल प्लानिंग एल्गोरिथम प्रस्तुत किया गया है, जो प्रदर्शन और विफलता सहनशीलता को अधिकतम करता है, और स्तरों की छूट के कारण संकेंद्रण पर प्रभाव को न्यूनतम करता है। यह वितरित शिक्षा के पुनरावृत्ति समय को 55% तक कम करता है और इनफेरेंस के दौरान नोड्स की 50% विफलता दर के बावजूद सहनशीलता प्रदान करता है।

हाल की उपलब्धियां, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडलों के क्षेत्र में, आकार के कारण हुई हैं। बड़े डेटा सेट और अधिक पैरामीटरों की संख्या ने बेहतर मॉडलों के निर्माण की अनुमति दी है। हालांकि इस प्रवृत्ति ने पूर्वानुमानित प्रदर्शन सुधार दिखाया है, इसने विकास की लागतों को भी बढ़ा दिया है, क्योंकि अब इन मॉडलों को प्रशिक्षण के दौरान हजारों महंगे, परस्पर जुड़े नोड्स पर वितरित किया जाना चाहिए।

इस समस्या को हल करने के लिए, नए तरीके आवश्यक हैं जो शिक्षा प्रक्रिया में नोड्स के बीच संचार को सीमित करते हैं। यह भू-स्थानिक रूप से वितरित उपकरणों पर शिक्षा की संभावना को खोलता है, जो वर्तमान आपूर्ति श्रृंखला में एक प्रमुख संकुचन को समाप्त करता है।

इस क्षेत्र में प्रारंभिक अनुसंधान का अधिकांश हिस्सा डेटा параललिज़्म के तरीकों पर केंद्रित था, जिसमें प्रत्येक नोड स्वतंत्र रूप से मॉडल की एक प्रति प्रशिक्षित करता है और कुछ दुर्लभ अंतरालों के माध्यम से ग्रेडिएंट अपडेट साझा करता है। ये तरीके संचार के दृष्टिकोण से प्रभावी प्रारंभिक बिंदु हैं। हालांकि, वे खराब रूप से स्केल करते हैं, क्योंकि उन्हें प्रत्येक नोड पर पूरी मॉडल को स्टोर करने की आवश्यकता होती है, जिससे मॉडल के आकार को सबसे छोटे भागीदार के मेमोरी क्षमता से सीमित किया जाता है।

SkipPipe का परिचय

नेवशैटेल विश्वविद्यालय और डेल्फ्ट तकनीकी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर हमने SkipPipe विकसित किया है — एक विफलता सहनशील параलल पाइपलाइन शिक्षा विधि, जो विकेन्द्रीकृत वातावरण में शिक्षा को अनुकूलित करने के लिए चरणों को गतिशील रूप से छोड़ती और पुनर्वितरित करती है। SkipPipe 55% तक शिक्षा समय कम करता है पारंपरिक पाइपलाइन शिक्षा विधियों की तुलना में, जबकि संकेंद्रण को प्रभावित किए बिना।

यह भी उच्च विफलता सहनशीलता प्रदान करता है — यह 50% नोड विफलता तक सहनशीलता प्रदर्शित करता है, केवल 7% पर्प्लेक्सिटी हानि के साथ (यानी, जब पाइपलाइन के आधे नोड्स एक मॉडल के लिए अनुपलब्ध होते हैं, हम केवल 7% पर्प्लेक्सिटी खोते हैं जब अब sparsified मॉडल के माध्यम से inference चलाया जाता है)।

डेटा शिक्षा के पारंपरिक तरीकों से अलग, SkipPipe बड़ी मॉडलों को प्रशिक्षित कर सकता है। चूंकि यह मॉडल को नोड्स के बीच साझा करता है, बजाय डेटा सेट को केवल विभाजित करने के, SkipPipe प्रत्येक नोड पर मेमोरी की आवश्यकता को घटित करता है और मॉडल आकार पर सीमा को समाप्त करता है, वितरित और विकेन्द्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर पर सिद्धांत रूप से अनंत आकार के मॉडल बनाने की अनुमति देता है।

यह कैसे काम करता है

SkipPipe पारंपरिक पाइपलाइन параललिज़्म पर आधारित है, जो प्रत्येक माइक्रो-बैच के लिए कौन से चरण निष्पादित किए जाएं, यह गतिशील रूप से चयन करता है, बजाय प्रत्येक चरण को अनुक्रमिक रूप से संसाधित करने के। पारंपरिक पाइपलाइनों में, प्रत्येक माइक्रो-बैच मॉडल की सभी परतों से गुजरता है, जिसका अर्थ है कि अगर एक चरण में देरी होती है, तो सभी बाद के चरणों को इंतजार करना पड़ता है। SkipPipe एक छूट गुणांक (k%) निर्धारित करने की अनुमति देता है, जो इसके माध्यम से कुछ परतों को माइक्रो-बैच के लिए छोड़ने की अनुमति देता है, यदि वे देरी का कारण बन सकते हैं।

SkipPipe एक नया शेड्यूलिंग एल्गोरिथम का उपयोग करता है जो नेटवर्क के माध्यम से उपलब्ध गणना मार्गों का विश्लेषण करता है और सबसे इष्टतम मार्ग का चयन करता है। इससे GPU का डेड टाइम घटता है और विफलता सहनशीलता बढ़ती है, सिस्टम को कामकाजी या धीमे नोड्स से बचने की अनुमति मिलती है।

निष्कर्ष

SkipPipe वितरित (और विकेन्द्रीकृत) शिक्षा के लिए एक प्रमुख निर्माण ब्लॉक प्रदान करता है, जो पाइपलाइन параललिज़्म के लिए संचार दक्षता और विफलता सहनशीलता दोनों प्रदान करता है, जबकि मौजूदा कार्य केवल डेटा параललिज़्म पर केंद्रित हैं। पाइपलाइन параललिज़्म पर ध्यान केंद्रित करके, हम मौजूदा विधियों में मॉडल आकार पर सीमा को समाप्त करते हैं, जिससे प्रत्येक मॉडल को कई वितरित नोड्स के माध्यम से विस्तारित किया जा सकता है, बजाय इसे सिर्फ डुप्लिकेट करने और параलल तरीके से प्रशिक्षित करने के।

सहयोग प्रणाली और विश्वसनीय सत्यापन विधि के संयोजन के साथ SkipPipe भारी, अग्रिम मॉडल को क्राउडसोर्सिंग कंप्यूटिंग पर प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

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SkipPipe पूरी तरह से खुला है और हम अनुसंधान समुदाय से इस कोड के आधार पर अपने विकास बनाने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।