Private LLM Training mit Fully Sharded Data Parallel in Opacus

Opacus hat kürzlich bedeutende Fortschritte gemacht, um das private Training von großen Sprachmodellen zu unterstützen. Mit der Einführung von Fully Sharded Data Parallel (FSDP) wird die Effizienz und Skalierbarkeit beim Training von Modellen wie Llama erheblich verbessert. Diese neuen Funktionen ermöglichen es Entwicklern und Forschern, große Modelle effektiver zu trainieren, ohne die hohen Speicheranforderungen, die mit herkömmlichen Methoden verbunden sind.

Einführung in Opacus und FSDP

Opacus ist eine Bibliothek, die speziell für das Training von Modellen mit Differential Privacy entwickelt wurde. Die neuesten Verbesserungen, einschließlich der Unterstützung von FSDP, bieten eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen, die beim Training großer Modelle auftreten. FSDP ermöglicht es, die Modellparameter, Gradienten und Optimiererzustände effizient über mehrere GPU-Arbeiter zu verteilen, was den Speicherbedarf erheblich reduziert.

Die Herausforderungen beim Training großer Modelle

Das Training großer Sprachmodelle, insbesondere solcher mit mehr als 1 Milliarde Parametern, stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Herkömmliche Ansätze wie Differentially Private Distributed Data Parallel (DPDDP) erfordern, dass jede GPU eine Kopie des Modells und der Optimiererzustände speichert, was zu hohen Speicheranforderungen führt. Dies macht es schwierig, größere Modelle zu trainieren, da die verfügbaren Ressourcen schnell erschöpft sind.

Vorteile von Fully Sharded Data Parallel (FSDP)

FSDP bietet mehrere Vorteile gegenüber traditionellen Ansätzen:

• Speichereffizienz: Durch das Sharding der Modellparameter und Gradienten wird der Speicherbedarf pro GPU erheblich reduziert.
• Skalierbarkeit: FSDP ermöglicht es, Modelle effizient über mehrere GPUs zu verteilen, was die Trainingsgeschwindigkeit erhöht.
• Flexibilität: Es unterstützt verschiedene Parallelisierungsstrategien, einschließlich 1D, 2D und 4D Parallelismus, je nach Modellgröße.

Implementierung von FSDP in Opacus

Die Implementierung von FSDP in Opacus ist relativ einfach. Entwickler können die PrivacyEngine verwenden, um das Modell und den Optimierer für das Training mit Differential Privacy zu konfigurieren. Um Ghost Clipping mit FSDP zu aktivieren, wird der Parameter grad_sample_mode="ghost_fsdp" verwendet. Dies ermöglicht eine effiziente Berechnung der Gradienten, ohne den Speicherbedarf unnötig zu erhöhen.

Leistungsanalyse und Ergebnisse

Die Leistungsanalysen zeigen, dass FSDP in Kombination mit Ghost Clipping signifikante Verbesserungen bei der maximal unterstützten Batchgröße und der Speichernutzung bietet. Beispielsweise kann mit FSDP2 eine 2,6-fach größere Batchgröße für ein 1,5 Milliarden Parameter großes GPT-2-Modell erreicht werden, verglichen mit DPDDP. Dies ist besonders vorteilhaft für größere Modelle, bei denen die Größe der Parameter und Optimiererzustände die Aktivierungen übersteigt.

Einschränkungen und zukünftige Entwicklungen

Trotz der vielen Vorteile hat FSDP auch Einschränkungen. Derzeit unterstützt es keine Schichten mit gebundenen Parametern und das Einfrieren oder Auftauen von trainierbaren Parametern während des Trainings. Zukünftige Entwicklungen zielen darauf ab, 2D-Parallelismus mit Ghost Clipping zu ermöglichen und FSDP mit den nativen Opacus-Hooks zu integrieren, um die Trainingsprozesse weiter zu optimieren.

Fazit

Die Integration von Fully Sharded Data Parallel in Opacus stellt einen bedeutenden Fortschritt für das private Training von großen Sprachmodellen dar. Durch die Nutzung von FSDP können Entwickler nun Modelle mit über 1 Milliarde trainierbaren Parametern effizient trainieren, was zuvor aufgrund von Speicherbeschränkungen nicht möglich war. Die kontinuierliche Verbesserung und Erweiterung von Opacus wird es der Community ermöglichen, noch größere und komplexere Modelle zu trainieren und die Möglichkeiten des privaten maschinellen Lernens weiter zu erkunden.

Quellenliste:

• Quelle: Enabling Fully Sharded Data Parallel (FSDP2) in Opacus
• Opacus – Differential Privacy in PyTorch
• FSDP Paper
• Llama – Large Language Model