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.
