GPU Awan Terbaik untuk Penalaan Halus LLM

Apa yang sebenarnya dituntut oleh penalaan halus daripada GPU sewaan

Penalaan halus mengambil model yang telah dilatih sebelumnya dan meneruskan latihannya pada set data yang lebih sempit supaya ia menyesuaikan diri dengan domain, nada, atau tugas anda. Berbanding dengan melatih model dari awal, bil pengiraan adalah jauh lebih kecil, tetapi keperluan memori dan aliran kerja masih sangat khusus. Kekangan terbesar ialah VRAM, kerana semasa penalaan halus, GPU mesti memegang berat model, kecerunan, keadaan pengoptimum, dan memori pengaktifan untuk batch sekaligus. Jejak gabungan itu, bukan teraflops mentah, biasanya yang menentukan sama ada kerja muat pada kad yang anda sewa dari perbandingan di atas.

Berat jejak itu bergantung sepenuhnya pada kaedah penalaan halus yang anda pilih:

• Penalaan halus penuh mengemas kini setiap berat dan merupakan pilihan yang paling memerlukan memori. Peraturan am kasar ialah anda memerlukan beberapa kali ganda bilangan parameter model dalam bait VRAM apabila keadaan pengoptimum dimasukkan, itulah sebabnya penalaan halus penuh model bahasa besar biasanya dilakukan pada nod multi-GPU.
• LoRA dan QLoRA membekukan berat asas dan melatih penyesuai rendah-rang kecil, mengurangkan memori yang diperlukan untuk kecerunan dan keadaan pengoptimum. QLoRA juga memuatkan model asas beku dalam bentuk kuantisasi 4-bit, jadi model yang sebaliknya memerlukan nod multi-GPU sering boleh ditala halus pada satu kad ber-VRAM tinggi.
• Kaedah cekap parameter secara amnya (penyesuai, penalaan awalan) menukar sedikit ketepatan untuk keperluan perkakasan yang jauh lebih rendah, dan itulah sebabnya banyak penalaan halus praktikal dijalankan pada GPU sewaan kelas pertengahan dan bukan pemecut utama.

Memadankan kad dengan kerja

Oleh kerana dinding memori mendominasi, cara paling berguna untuk membaca perbandingan di atas ialah bermula dari model terbesar yang anda ingin tala halus dan kaedah yang akan anda gunakan, kemudian bekerja ke belakang ke VRAM.

• GPU tunggal ber-VRAM tinggi (kad pusat data dengan kolam HBM besar): ideal untuk LoRA dan QLoRA pada model bahasa bersaiz sederhana, model visi, dan kebanyakan penalaan halus difusi. Ini adalah titik manis untuk kerja berasaskan penyesuai yang berhemat kos.
• Nod multi-GPU dengan NVLink atau sambungan pantas setara: diperlukan untuk penalaan halus penuh model yang lebih besar, di mana berat dan keadaan pengoptimum dibahagikan merentasi kad menggunakan teknik seperti ZeRO/FSDP. Di sini lebar jalur antara-GPU sama penting dengan VRAM per kad, kerana latihan yang dibahagikan sentiasa bertukar kecerunan; nod dengan fabrik pantas akan memastikan GPU sentiasa diberi makan di mana pautan PCIe sahaja mungkin menjadi halangan.
• Kad kelas pengguna dengan memori GDDR: sesuai untuk eksperimen model kecil dan QLoRA dengan bajet, tetapi had VRAM yang lebih rendah dan ketiadaan sambungan multi-GPU pantas menjadikannya kurang sesuai apabila satu kerja tidak lagi muat pada satu kad.

Sokongan ketepatan adalah butiran perkakasan lain yang patut diperiksa. Penalaan halus moden bergantung pada BF16 dan FP16 ketepatan campuran, dan kaedah kuantisasi bergantung pada kernel INT8/4-bit. Kad dengan sokongan teras tensor matang untuk format ini akan menala halus dengan lebih pantas dan membolehkan anda memuatkan batch yang lebih besar berbanding perkakasan lama yang menggunakan laluan kurang cekap.

Ciri penyedia yang menentukan kejayaan penalaan halus

Penalaan halus adalah iteratif: anda mencuba konfigurasi, memerhati lengkung kerugian, melaraskan hiperparameter, dan menjalankan semula. Irama itu menjadikan ciri penyedia tertentu lebih penting berbanding inferens satu kali.

• Penyimpanan berterusan dan pemuatan data pantas: set data anda, cache pengekod, dan titik semak perlu kekal antara sesi. Penyedia yang memaksa anda memuat naik semula korpus besar setiap kali membazirkan wang sebenar. Periksa sama ada penyimpanan kekal apabila instans dihentikan dan bagaimana caj keluar data dikenakan.
• Penandaan titik semak dan kebolehan gangguan: penalaan halus yang berlangsung berjam-jam mendapat manfaat daripada penulisan titik semak yang kerap, yang membolehkan instans spot atau boleh diganggu yang lebih murah digunakan. Jika kod anda boleh disambung semula dengan bersih dari titik semak terakhir, gangguan hanya memakan masa beberapa minit, bukan keseluruhan sesi.
• Ketepatan pengebilan: pengebilan per saat atau per minit menggalakkan sifat berhenti-mula eksperimen, di mana anda menganggur semasa memeriksa keputusan. Pengebilan jam kasar menghukum aliran kerja yang sama.
• Kawalan persekitaran: akses SSH, imej Docker, dan buku nota Jupyter membolehkan anda menetapkan versi rangka kerja dan CUDA yang tepat, yang penting kerana perpustakaan kuantisasi dan PEFT sensitif versi.
• Rangkaian multi-nod: jika anda menjangka penalaan halus penuh model besar, sahkan penyedia menawarkan nod dengan sambungan intra-nod dan inter-nod yang benar-benar pantas, bukan hanya bilangan GPU dalam satu kotak.

Membaca perbandingan di atas dari segi kos

Kerja penalaan halus biasanya pendek dan berpecah-pecah dan bukannya sentiasa hidup, jadi strategi sewaan berbeza daripada penyajian inferens. Harga atas permintaan memberi anda sesi terjamin tanpa gangguan untuk sesi kritikal; kapasiti spot dan boleh diganggu boleh mengurangkan kos efektif dengan ketara untuk eksperimen mesra titik semak di mana mulakan semula adalah murah. Pemecut utama berada di puncak spektrum kos dan cenderung kurang tersedia, jadi untuk penalaan halus berasaskan penyesuai, kad ber-VRAM tinggi yang sedikit lebih lama dari senarai di atas sering memberikan nisbah kos-keputusan yang lebih baik. Gunakan jadual untuk harga dan ketersediaan khusus penyedia secara langsung; harga bergerak kerap dan berbeza mengikut wilayah dan jenis instans, jadi anggap sebarang angka di situ sebagai sumber kebenaran semasa dan bukan bergantung pada nombor yang disebut dalam prosa.

Soalan lazim

Berapa banyak memori GPU yang saya perlukan untuk menala halus LLM?

Ia bergantung pada saiz model dan kaedah. QLoRA boleh memuat model yang agak besar pada satu kad ber-VRAM tinggi kerana asas beku dikuantisasi kepada 4-bit, manakala penalaan halus penuh model yang sama mungkin memerlukan memori gabungan beberapa GPU untuk berat, kecerunan, dan keadaan pengoptimum. Mulakan dari model sasaran terbesar dan kaedah yang dipilih, kemudian pilih kad atau nod dari perbandingan di atas dengan ruang cukup untuk pengaktifan dan saiz batch.

Adakah satu GPU cukup, atau saya perlukan nod multi-GPU?

Untuk LoRA dan QLoRA pada model kecil hingga sederhana, satu GPU ber-VRAM tinggi biasanya mencukupi. Penalaan halus penuh model yang lebih besar, atau latihan dengan saiz batch besar, biasanya memerlukan nod multi-GPU dengan sambungan pantas supaya berat dan kecerunan yang dibahagikan boleh ditukar tanpa halangan.

Bolehkah saya menggunakan instans spot atau boleh diganggu yang lebih murah untuk penalaan halus?

Ya, dengan syarat gelung latihan anda menandakan titik semak dengan kerap dan menyambung semula dengan bersih. Kerana penalaan halus boleh dimulakan semula dari titik semak terakhir, gangguan hanya menelan kos kerja sejak titik semak itu, menjadikan kapasiti spot cara berkesan untuk mengurangkan kos bagi sesi eksperimen yang tidak mempunyai tarikh akhir keras.

Adakah penalaan halus memerlukan perkakasan yang sama seperti latihan penuh?

Tidak. Penalaan halus, terutamanya kaedah cekap parameter, memerlukan jauh kurang memori dan pengiraan berbanding melatih model dari awal, jadi anda sering boleh menyewa kad yang lebih kecil atau lebih lama daripada yang diperlukan untuk latihan dari awal. Pemecut utama biasanya berlebihan untuk penalaan halus berasaskan penyesuai dan lebih sesuai untuk pra-latihan skala besar.