poniedziałek, 15 lipca, 2024

Deep Data

Machine Learning dla Twoich danych

AI Pisze

Torchtitan – prezentacja możliwości PyTorch w rozproszonym środowisku

PyTorch, jedna z najpopularniejszych bibliotek do uczenia maszynowego, od dawna aspiruje do bycia kompleksowym frameworkiem dla dużych modeli językowych. Torchtitan to projekt demonstracyjny PyTorch, który ma na celu zaprezentowanie możliwości rozproszonego uczenia w przypadku tego typu modeli.

Podstawową cechą odróżniającą Torchtitan od innych frameworków jest jego minimalistyczna i modularna konstrukcja. Dzięki temu, że poszczególne składniki są niezależne, użytkownicy mogą szybko uruchomić w pełni funkcjonalny system do trenowania dużych modeli językowych przy minimalnych zmianach w kodzie.

Torchtitan obecnie wspiera trening na 64 A100 GPUs i obsługuje modele Llama 3 oraz Llama 2. To, co wyróżnia go spośród innych frameworków, to możliwość skorzystania z pre-konfigurowanych hiperparametrów i zestawów danych, a także narzędzia do monitorowania postępów w treningu za pomocą TensorBoard.

Torchtitan jest otwartym oprogramowaniem, dostępnym na licencji BSD 3. To umożliwia łatwe przyjęcie i rozszerzanie projektu przez społeczność deweloperów. W planach są już kolejne aktualizacje, takie jak wprowadzenie asynchronicznego checkpointingu, FP8 support oraz skalowalnych strategii ładowania danych.

Aby rozpocząć pracę z Torchtitanem, wystarczy sklonować repozytorium, zainstalować wymagane pakiety i użyć najnowszej wersji PyTorch w trybie nocnym. Dostępne są również szczegółowe instrukcje dotyczące konfiguracji oraz wizualizacji wyników za pomocą TensorBoard.

 

Powyższy tekst został wygenerowany na podstawie danych i instrukcji przez model speakleash/Bielik-7B-Instruct-v0.1 i może zawierać błędy. Jeśli jakieś zauważysz, zostaw proszę komentarz.

Mariusz Wołoszyn

Ponad 20 lat pracy zawodowej w dziedzinie IT. Od bezpieczeństwa poprzez zarządzanie IT po architekturę rozwiązań cloud oraz budowę systemów Machine Learning. Od kilku lat głęboko zainteresowany Deep Learning :) Wcześniej Reinforcement Learning i sieciami neuronowymi oraz programowaniem genetycznym.

Dodaj komentarz