Parabéns!
Treinamento Eficiente de Modelos de IA com PyTorch
Dennis Lee
Data Engineer, Amazon
Jornada do curso
Treine modelos em vários dispositivos
Pronto para encarar modelos grandes com bilhões de parâmetros
Desafios: hardware limitado, treino demorado, pouca memória
Preparação de dados
Distribua dados e modelo entre dispositivos
Treino distribuído
Interfaces do Trainer e do Accelerator
Interfaces do Trainer e do Accelerator
Interfaces do Trainer e do Accelerator
Treinamento eficiente
Motores de eficiência
Motores de eficiência
Eficiência de memória
Acúmulo de gradientes: treine com batches maiores
Checkpointing de gradiente: reduza o tamanho do modelo
Motores de eficiência
Eficiência de memória
Acúmulo de gradientes: treine com batches maiores
Checkpointing de gradiente: reduza o tamanho do modelo
Eficiência de comunicação: SGD local
Motores de eficiência
Eficiência de memória
Acúmulo de gradientes: treine com batches maiores
Checkpointing de gradiente: reduza o tamanho do modelo
Eficiência de comunicação: SGD local
Eficiência computacional: treino de precisão mista
Otimizações
Trade-offs de otimizadores
Trade-offs de otimizadores
Trade-offs de otimizadores
Pronto para mandar bem em treino distribuído
Mandou bem!
Treinamento Eficiente de Modelos de IA com PyTorch
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