DeepSpeed هي مكتبة لتحسين التعلم العميق تهدف إلى جعل التدريب الموزع بسيطًا وفعالًا وقويًا. وهي تدعم تدريب النماذج واسعة النطاق وتوفر العديد من تقنيات التحسين، مثل مُحسِّن ZeRO والتوازي التدريجي والتوازي الموتري، لتحسين سرعة التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.

DeepSpeed (ديب سبيد)

نظرة عامة على المشروع

DeepSpeed (ديب سبيد) هي مكتبة لتحسين التعلم العميق طورتها شركة مايكروسوفت، تهدف إلى جعل تدريب التعلم العميق واسع النطاق أسهل وأكثر كفاءة واقتصادية. تركز على حل المشكلات التي تواجه تدريب النماذج الكبيرة، مثل قيود الذاكرة وكفاءة الحساب وتكاليف الاتصال. تقدم DeepSpeed (ديب سبيد) مجموعة من التقنيات المبتكرة التي يمكن أن تحسن بشكل كبير سرعة التدريب، وتقلل من تكاليف التدريب، وتدعم تدريب نماذج أكبر.

الخلفية

مع الزيادة المستمرة في حجم نماذج التعلم العميق، تنمو الموارد الحاسوبية المطلوبة لتدريب هذه النماذج بشكل كبير. تواجه طرق التدريب التقليدية العديد من التحديات عند التعامل مع النماذج الكبيرة، مثل:

• قيود الذاكرة: تتطلب النماذج الكبيرة كمية كبيرة من الذاكرة لتخزين معلمات النموذج وقيم التنشيط والتدرجات. غالبًا ما تكون سعة ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) الواحدة غير كافية لتلبية الاحتياجات.
• كفاءة الحساب: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة كمية كبيرة من الموارد الحاسوبية، وقد يكون وقت التدريب طويلاً جدًا.
• تكاليف الاتصال: في التدريب الموزع، هناك حاجة إلى تبادل البيانات بشكل متكرر بين الأجهزة المختلفة، ويمكن أن تصبح تكاليف الاتصال عنق الزجاجة للأداء.

ظهرت DeepSpeed (ديب سبيد) لحل هذه المشكلات على وجه التحديد، فهي تجعل تدريب النماذج الكبيرة ممكنًا من خلال سلسلة من تقنيات التحسين.

الميزات الأساسية

توفر DeepSpeed (ديب سبيد) الميزات الأساسية التالية لتحسين كفاءة وقابلية توسيع تدريب التعلم العميق:

• ZeRO (محسن عدم التكرار الصفري): ZeRO (زيرو) هي تقنية لتحسين الذاكرة تقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة لكل جهاز عن طريق تقسيم معلمات النموذج والتدرجات وحالات المحسن عبر أجهزة متعددة. توفر DeepSpeed (ديب سبيد) مستويات مختلفة من تحسين ZeRO (زيرو)، ويمكن للمستخدمين الاختيار وفقًا لاحتياجاتهم.
  • ZeRO-Offload: تفريغ بعض الحسابات وأحمال الذاكرة إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU)، مما يقلل من استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) بشكل أكبر.
• التدريب المختلط الدقة (Mixed Precision Training): تدعم DeepSpeed (ديب سبيد) استخدام FP16 (أرقام الفاصلة العائمة نصف الدقة) للتدريب، مما يقلل من استخدام الذاكرة ويزيد من سرعة الحساب دون فقدان الدقة.
• تراكم التدرجات (Gradient Accumulation): من خلال تجميع التدرجات من دفعات صغيرة متعددة، يمكن محاكاة حجم دفعة أكبر، وبالتالي تحسين استقرار التدريب وسرعة التقارب.
• الاتصال الفعال (Efficient Communication): تعمل DeepSpeed (ديب سبيد) على تحسين عمليات الاتصال في التدريب الموزع، مثل all-reduce و all-gather، لتقليل تكاليف الاتصال.
• توسيع الخسارة الديناميكي (Dynamic Loss Scaling): في التدريب المختلط الدقة، يمكن أن يمنع توسيع الخسارة الديناميكي تجاوز التدرج، وبالتالي تحسين استقرار التدريب.
• توافق DeepSpeed (ديب سبيد): من السهل دمج DeepSpeed (ديب سبيد) في نماذج PyTorch الحالية، ولا يتطلب سوى تعديلات طفيفة في التعليمات البرمجية لاستخدام وظائف التحسين الخاصة به.
• دعم استراتيجيات التوازي المتعددة: تدعم DeepSpeed (ديب سبيد) استراتيجيات توازي متعددة مثل توازي البيانات وتوازي النموذج وتوازي خط الأنابيب، ويمكن للمستخدمين اختيار الاستراتيجية المناسبة وفقًا لنموذجهم وبيئة الأجهزة الخاصة بهم.
• الضبط التلقائي: توفر DeepSpeed (ديب سبيد) أدوات ضبط تلقائي يمكن أن تساعد المستخدمين في العثور على أفضل تكوين للتدريب.

سيناريوهات التطبيق

DeepSpeed (ديب سبيد) مناسبة لسيناريوهات التطبيق التالية:

• تدريب نماذج كبيرة جدًا: يمكن أن تساعد DeepSpeed (ديب سبيد) المستخدمين على تدريب نماذج تحتوي على مئات المليارات أو حتى تريليونات من المعلمات، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLM).
• البيئات محدودة الموارد: يمكن إجراء التدريب باستخدام DeepSpeed (ديب سبيد) في البيئات محدودة الموارد، مثل تدريب نموذج كبير على وحدة معالجة رسومات (GPU) واحدة.
• تسريع عملية التدريب: يمكن أن تزيد DeepSpeed (ديب سبيد) بشكل كبير من سرعة التدريب وتقليل وقت التدريب.
• تقليل تكاليف التدريب: يمكن أن تقلل DeepSpeed (ديب سبيد) من الموارد الحاسوبية المطلوبة للتدريب، وبالتالي تقليل تكاليف التدريب.
• الاستكشاف العلمي: توفر DeepSpeed (ديب سبيد) أدوات قوية للباحثين لاستكشاف نماذج أكبر وطرق تدريب أكثر تعقيدًا.

باختصار، DeepSpeed (ديب سبيد) هي مكتبة قوية لتحسين التعلم العميق يمكن أن تساعد المستخدمين على تدريب النماذج الكبيرة بسهولة وكفاءة أكبر. لديها آفاق تطبيق واسعة في مجالات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر وما إلى ذلك.

جميع التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الإعلانات الرسمية على الموقع (https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed)