축하합니다!
PyTorch로 AI 모델 효율적으로 학습시키기
Dennis Lee
Data Engineer, Amazon
과정 여정
- 여러 디바이스에서 모델 학습
- 수십억 개의 파라미터를 가진 대형 모델 처리 준비 완료
- 과제: 하드웨어 제약, 긴 학습 시간, 메모리 한계
데이터 준비
여러 디바이스에 데이터와 모델 분산
분산 학습
Trainer 및 Accelerator 인터페이스
Trainer 및 Accelerator 인터페이스
Trainer 및 Accelerator 인터페이스
효율적인 학습
효율성 요인
효율성 요인
- 메모리 효율성
- 그래디언트 누적: 더 큰 배치로 학습
- 그래디언트 체크포인팅: 모델 메모리 사용량 감소
효율성 요인
- 메모리 효율성
- 그래디언트 누적: 더 큰 배치로 학습
- 그래디언트 체크포인팅: 모델 메모리 사용량 감소
- 통신 효율성: 로컬 SGD
효율성 요인
- 메모리 효율성
- 그래디언트 누적: 더 큰 배치로 학습
- 그래디언트 체크포인팅: 모델 메모리 사용량 감소
- 통신 효율성: 로컬 SGD
- 연산 효율성: 혼합 정밀도 학습
옵티마이저
옵티마이저 트레이드오프
옵티마이저 트레이드오프
옵티마이저 트레이드오프
분산 학습을 위한 완벽한 준비
