Adaptez votre LLM sur une seule GPU avec le Gradient Checkpointing, LoRA et la Quantification.

Adaptez votre LLM avec Gradient Checkpointing, LoRA et Quantification sur une seule GPU.

Quiconque a déjà essayé de régler finement un modèle de langage large sait combien il est difficile de gérer la mémoire GPU.

“Erreur d’exécution : erreur CUDA : mémoire insuffisante”

Ce message d’erreur hante mes nuits.

Les modèles de 3B, 7B ou même 13B de paramètres sont volumineux et le réglage fin est long et fastidieux. Manquer de mémoire pendant l’entraînement peut être à la fois frustrant et coûteux.

Mais ne vous inquiétez pas, je suis là pour vous aider !

Dans cet article, nous allons passer en revue 3 techniques que vous devez connaître ou que vous utilisez déjà sans savoir comment elles fonctionnent : Gradient Checkpointing, Low-Rank Adapters et Quantization.

Celles-ci vous aideront à éviter de manquer de mémoire pendant votre entraînement et vous feront gagner beaucoup de temps.

Si vous n’êtes pas familier avec le réglage fin d’un modèle de langage large, j’ai écrit un article sur ce sujet où je vous guide à travers le réglage fin de Bloom-3B sur les livres du Seigneur des Anneaux.

Réglez finement un modèle de langage large sur vos données personnelles : créez un conteur “Le Seigneur des Anneaux”.

Vous pouvez maintenant régler finement un modèle de langage large sur vos propres données privées et garder le contrôle sur vos informations personnelles sans…

VoAGI.com

Commençons !

Photo de Amritanshu Sikdar sur Unsplash

Gradient Checkpointing

Le Gradient Checkpointing est une technique qui utilise le calcul dynamique pour stocker seulement un nombre minimal de couches pendant l’entraînement d’un réseau de neurones.

Pour comprendre ce processus, nous devons comprendre comment la rétropropagation est effectuée et comment les couches sont stockées dans la mémoire GPU tout au long du processus.

Fondamentaux de la propagation avant et arrière

Les propagations avant et arrière sont les deux phases de l’entraînement d’un réseau de neurones profond.

De la chaîne Youtube 3Blue1Brown

Pendant la passe avant, l’entrée est vectorisée (transformant les images en pixels et les textes en embeddings), et chaque élément est traité dans tout le réseau de neurones via une succession de multiplications linéaires et d’activations…

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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