DeepSpeedとFairScale経由でZeROを使用して、より多くのデータを適合させ、より速くトレーニングする

この記事では、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング効率を向上させるために、DeepSpeedとFairScaleと連携してZeRO（Zero Redundancy Optimizer）を使用することについて議論している可能性が高いです。これらのテクノロジーが、ユーザーがより大きなモデルをメモリに適合させ、トレーニングプロセスを加速させる方法に焦点が当てられます。この記事では、ZeRO、DeepSpeed、FairScaleの技術的側面を掘り下げ、メモリ使用量を最適化し、複数のデバイス間でトレーニングを並列化するためにどのように連携しているかを説明するでしょう。強調される利点には、トレーニング時間の短縮、より大きなモデルをトレーニングできる能力、およびメモリ要件の削減が含まれます。

• •ZeRO、DeepSpeed、FairScaleはLLMトレーニングを最適化するために使用されます。
• •これらのテクノロジーは、メモリ効率とトレーニング速度を向上させます。
• •ユーザーは、メモリ要件を削減して、より大きなモデルをトレーニングできます。