Private LLM-Training mit Fully Sharded Data Parallel in Opacus

Opacus hat kürzlich bedeutende Fortschritte bei der Unterstützung des privaten Trainings von großen Modellen gemacht. Mit der Einführung von Fully Sharded Data Parallel (FSDP) wird die Effizienz und Skalierbarkeit beim Training von Modellen erheblich verbessert. Diese Technik ermöglicht es Entwicklern und Forschern, große Sprachmodelle (LLMs) effizienter zu trainieren, indem sie den Speicherbedarf reduzieren und die Skalierbarkeit erhöhen.

Einführung in Fully Sharded Data Parallel (FSDP)

FSDP ist eine leistungsstarke Technik zur Datenparallelität, die es ermöglicht, größere Modelle zu trainieren, indem der Speicherbedarf über mehrere GPU-Arbeiter effizient verwaltet wird. Diese Methode shardet die Modellparameter, Gradienten und Optimiererzustände über die Arbeiter, was den Speicherbedarf während des Trainings erheblich reduziert.

Vorteile von FSDP gegenüber anderen Parallelisierungstechniken

Im Vergleich zu Differentially Private Distributed Data Parallel (DPDDP) bietet FSDP mehrere Vorteile:

• Speichereffizienz: FSDP ermöglicht es, den Speicherbedarf durch Sharding der Modellparameter und Optimiererzustände zu reduzieren, was besonders bei großen Modellen von Vorteil ist.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Durch die Unterstützung von Daten- und Modellparallelismus kann FSDP das Training von Modellen mit über 1 Milliarde trainierbaren Parametern ermöglichen.
• Flexibilität: FSDP unterstützt verschiedene Parallelisierungsstrategien, die je nach Modellgröße angepasst werden können.

Implementierung von FSDP in Opacus

Die Implementierung von FSDP in Opacus ermöglicht es, das Training von LLMs zu optimieren. Die Trainingsschleife bleibt dabei identisch zur Standard-PyTorch-Schleife. Um Ghost Clipping mit FSDP zu aktivieren, wird das Argument grad_sample_mode="ghost_fsdp" verwendet. Zudem wird das Modell mit FSDP2Wrapper umschlossen, bevor der Optimierer initialisiert wird.

Leistungstests und Ergebnisse

Leistungstests zeigen, dass FSDP signifikante Verbesserungen bei der Speichernutzung und der maximalen Batchgröße im Vergleich zu DPDDP bietet. Beispielsweise konnte bei der Feinabstimmung des GPT-2-Modells mit Ghost Clipping eine 2,6-fach größere Batchgröße erreicht werden, was die Effizienz des Trainings erheblich steigert.

Herausforderungen und Einschränkungen

Trotz der Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Verwendung von FSDP. Aktuell unterstützt FSDP keine Schichten mit gebundenen Parametern und das Einfrieren oder Auftauen von trainierbaren Parametern während des Trainings. Diese Einschränkungen können die Flexibilität bei der Modellarchitektur beeinflussen.

Fazit

Die Integration von Fully Sharded Data Parallel in Opacus stellt einen bedeutenden Fortschritt für das private Training von großen Modellen dar. Mit FSDP können Entwickler und Forscher effizientere Trainingsprozesse realisieren und die Herausforderungen beim Training von LLMs besser bewältigen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Opacus und die Integration weiterer Parallelisierungsstrategien werden die Möglichkeiten im Bereich des maschinellen Lernens weiter erweitern.

Quellenliste:

• Quelle: Enabling Fully Sharded Data Parallel (FSDP2) in Opacus
• Opacus
• FSDP Documentation