Jalankan pelatihan terdistribusi dengan SageMaker pustaka paralelisme data terdistribusi

Perpustakaan paralelisme data SageMaker terdistribusi (SMDDP) memperluas kemampuan SageMaker pelatihan pada model pembelajaran mendalam dengan efisiensi penskalaan hampir linier dengan menyediakan implementasi operasi komunikasi kolektif yang dioptimalkan untuk infrastruktur. AWS

Saat melatih model pembelajaran mesin besar (MLM), seperti model bahasa besar (LLM) dan model difusi, pada kumpulan data pelatihan yang besar, praktisi ML menggunakan kelompok akselerator dan teknik pelatihan terdistribusi untuk mengurangi waktu melatih atau menyelesaikan kendala memori untuk model yang tidak dapat muat di setiap memori GPU. Praktisi ML sering memulai dengan beberapa akselerator pada satu instance dan kemudian menskalakan ke kelompok instance saat persyaratan beban kerja mereka meningkat. Ketika ukuran cluster meningkat, demikian juga overhead komunikasi antara beberapa node, yang menyebabkan penurunan kinerja komputasi secara keseluruhan.

Untuk mengatasi masalah overhead dan memori seperti itu, perpustakaan SMDDP menawarkan yang berikut ini.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang detail penawaran perpustakaan SMDDP, lanjutkan ke. Pengantar perpustakaan paralelisme data SageMaker terdistribusi

Untuk informasi lebih lanjut tentang pelatihan dengan strategi model-paralel yang ditawarkan oleh SageMaker, lihat juga. (Diarsipkan) perpustakaan SageMaker paralelisme model v1.x