मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

Dennis Lee

Data Engineer, Amazon

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग गणना तेज करती है

 

 

मेमोरी, कम्युनिकेशन और कम्प्यूटेशन दक्षता के आइकन.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

कम प्रिसीजन से तेज गणनाएँ

FP32 और FP16 में फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या का निरूपण दिखाता आरेख.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

कम प्रिसीजन से तेज गणनाएँ

FP32 और FP16 में फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या का निरूपण दिखाता आरेख.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

कम प्रिसीजन से तेज गणनाएँ

FP32 और FP16 में फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या का निरूपण दिखाता आरेख.

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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
  • अंडरफ्लो: प्रिसीजन से नीचे जाने पर संख्या 0 हो जाना
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
  • अंडरफ्लो: प्रिसीजन से नीचे जाने पर संख्या 0 हो जाना
  • अंडरफ्लो रोकने के लिए लॉस स्केल करें
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
  • अंडरफ्लो: प्रिसीजन से नीचे जाने पर संख्या 0 हो जाना
  • अंडरफ्लो रोकने के लिए लॉस स्केल करें
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
  • अंडरफ्लो: प्रिसीजन से नीचे जाने पर संख्या 0 हो जाना
  • अंडरफ्लो रोकने के लिए लॉस स्केल करें
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
  • अंडरफ्लो: प्रिसीजन से नीचे जाने पर संख्या 0 हो जाना
  • अंडरफ्लो रोकने के लिए लॉस स्केल करें
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मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग क्या है?

मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग के चरणों का आरेख.

  • मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग: FP16, FP32 गणनाएँ मिलाकर ट्रेनिंग तेज करें
  • अंडरफ्लो: प्रिसीजन से नीचे जाने पर संख्या 0 हो जाना
  • अंडरफ्लो रोकने के लिए लॉस स्केल करें
PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

PyTorch इम्प्लीमेंटेशन

PyTorch, Accelerator, और Trainer के लिए उपयोग में सरलता बनाम कस्टमाइज़ेशन क्षमता का चार्ट.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

PyTorch के साथ मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग

scaler = torch.amp.GradScaler()


for batch in train_dataloader: inputs, targets = batch["input_ids"], batch["labels"]
with torch.autocast(device_type="cpu", dtype=torch.float16):
outputs = model(inputs, labels=targets) loss = outputs.loss
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
optimizer.zero_grad()
PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

PyTorch से Accelerator तक

PyTorch, Accelerator, और Trainer के लिए उपयोग में सरलता बनाम कस्टमाइज़ेशन क्षमता का चार्ट.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

PyTorch से Accelerator तक

PyTorch, Accelerator, और Trainer के लिए उपयोग में सरलता बनाम कस्टमाइज़ेशन क्षमता का चार्ट.

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Accelerator के साथ मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग

accelerator = Accelerator(mixed_precision="fp16")


model, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler = \ accelerator.prepare(model, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler)
for batch in train_dataloader: inputs, targets = batch["input_ids"], batch["labels"] outputs = model(inputs, labels=targets) loss = outputs.loss accelerator.backward(loss) optimizer.step() optimizer.zero_grad()
PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

Accelerator से Trainer तक

PyTorch, Accelerator, और Trainer के लिए उपयोग में सरलता बनाम कस्टमाइज़ेशन क्षमता का चार्ट.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

Accelerator से Trainer तक

PyTorch, Accelerator, और Trainer के लिए उपयोग में सरलता बनाम कस्टमाइज़ेशन क्षमता का चार्ट.

PyTorch के साथ कुशल AI मॉडल प्रशिक्षण

Trainer के साथ मिक्स्ड प्रिसीजन ट्रेनिंग

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    fp16=True
)

trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["validation"], compute_metrics=compute_metrics, )
trainer.train()
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Ayo berlatih!

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