FSDP2 Training: Ein flexibles Backend für Miles

In der Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ist die Effizienz von Trainingsprozessen entscheidend. FSDP2 (Fully Sharded Data Parallel) stellt eine bedeutende Weiterentwicklung dar, die als flexibles Trainings-Backend für das Miles-Projekt konzipiert wurde. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Aspekte von FSDP2, seine Vorteile und die Implementierung in Miles.

Was ist FSDP?

FSDP ist ein Trainingsansatz, der die Designphilosophie von DeepSpeed ZeRO Stage 3 übernimmt. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, bei denen jeder GPU eine vollständige Kopie der Modellgewichte und Optimiererzustände hält, verteilt FSDP diese Daten über verschiedene GPU-Ränge. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung der Ressourcen und eine schnellere Verarbeitung von Trainingsdaten.

Unterschiede zwischen FSDP1 und FSDP2

FSDP2 führt bedeutende Verbesserungen im Vergleich zu FSDP1 ein. Während FSDP1 alle Parameter in einem großen FlatParameter abflacht, nutzt FSDP2 DTensor (Distributed Tensor), was eine bessere Shard-Verteilung und Unterstützung für Mixed Precision Training ermöglicht. Diese Änderungen reduzieren die Komplexität und verbessern die Leistung erheblich.

Vorteile von FSDP für Miles

Das Miles-Projekt ist ein unternehmensorientiertes Framework für Reinforcement Learning, das auf große MoE (Mixture of Experts) Post-Training-Workloads abzielt. Die Entscheidung, FSDP zu integrieren, bietet mehrere Vorteile:

• Flexibilität: FSDP ermöglicht eine einfachere Anpassung an komplexe VLM-Architekturen.
• Agilität: Neue Architekturen wie Qwen3-Next können schneller unterstützt werden.
• Niedrige Einstiegshürden: Als natives PyTorch-Backend erfordert FSDP keine komplexen Umgebungsabhängigkeiten.
• Kompatibilität: FSDP ist direkt mit dem HuggingFace-Modellformat kompatibel.

Architekturdesign von FSDP in Miles

Um die gleichzeitige Unterstützung von Megatron und FSDP zu gewährleisten, wurde ein Designansatz gewählt, der auf “Schnittstellenstandardisierung + physischer Isolation” basiert. Dies bedeutet, dass nur die Kernfunktionen von FSDP nach außen exponiert werden, während andere Funktionen intern verwaltet werden, um Konflikte zu vermeiden.

Trainingsfluss und Optimierungen

Der Trainingsfluss in Miles mit FSDP umfasst mehrere Schritte, darunter die Datenvorbereitung, die Berechnung von Verlusten und die Aktualisierung der Gewichte. Durch Optimierungen wie Data Packing und True On-Policy wird die Effizienz des Trainingsprozesses erheblich gesteigert.

Fazit und Ausblick

FSDP2 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung flexibler Trainings-Backends dar. Mit seinen zahlreichen Vorteilen und Optimierungen wird es die Effizienz und Flexibilität von Reinforcement Learning-Prozessen in Miles erheblich verbessern. Zukünftige Entwicklungen könnten die Unterstützung weiterer Architekturen und Trainingsmethoden umfassen.

Quellenliste:

• Quelle: FSDP2 Training: A Flexible Backend for Miles
• DeepSpeed ZeRO Stage 3
• Miles GitHub Repository