Améliorer le checkpointing dans l'entraînement du deep learning

Les checkpoints de modèle sont super importants dans l'apprentissage profond, car ils permettent de continuer l'entraînement même si un problème survient, comme un plantage de l'ordinateur. Les checkpoints sauvegardent l'état actuel du modèle pour pouvoir le restaurer plus tard. Cependant, sauvegarder ces checkpoints peut ralentir le processus d'entraînement, surtout quand les modèles et les ensembles de données deviennent plus gros.

Cet article parle de façons d'accélérer le processus de création de checkpoints dans l'entraînement de l'apprentissage profond. Les méthodes actuelles se concentrent surtout sur l'amélioration de la vitesse de calcul, mais négligent souvent le temps qu'il faut pour sauvegarder ces checkpoints. Ce déséquilibre peut conduire à des temps d'entraînement plus longs, car le temps passé à sauvegarder les checkpoints peut devenir un goulot d'étranglement.

Pour résoudre ce problème, on propose plusieurs nouvelles techniques. D'abord, on optimise la façon dont les checkpoints sont écrits sur les dispositifs de stockage, en utilisant surtout des Disques SSD NVMe. Ensuite, on utilise plusieurs SSD dans les configurations d'entraînement pour écrire les checkpoints de manière plus efficace. Enfin, on chevauche le processus de sauvegarde des checkpoints avec d'autres opérations d'entraînement, ce qui aide à réduire les délais.

Nos tests montrent que ces nouvelles méthodes peuvent créer des checkpoints jusqu'à 116 fois plus vite que les méthodes actuelles sans ajouter de surcharge significative. Cela veut dire qu'il est possible de sauvegarder un checkpoint à chaque itération d'entraînement sans ralentir l'entraînement global.

#Importance des Checkpoints de Modèle

Les checkpoints de modèle remplissent plusieurs fonctions importantes dans l'apprentissage profond. Ils permettent de récupérer d'éventuelles pannes pendant l'entraînement, permettant ainsi de reprendre là où on s'était arrêté. C'est crucial, car entraîner des modèles d'apprentissage profond peut prendre beaucoup de temps et se fait souvent sur plusieurs machines puissantes.

Avec la demande croissante pour des modèles puissants, la taille de ces modèles a significativement augmenté. Par exemple, des modèles récents en traitement du langage naturel sont passés de 300 millions à 175 milliards de paramètres en quelques années seulement. Cette croissance signifie que la quantité de calcul nécessaire pour entraîner ces modèles est beaucoup plus élevée qu'avant.

Les grands modèles nécessitent souvent des centaines, voire des milliers de GPU travaillant en parallèle. Cet agrandissement entraîne une probabilité plus élevée de pannes et d'erreurs, ce qui rend les checkpoints encore plus importants. Ils doivent être créés régulièrement pour s'assurer que le modèle peut continuer à s'entraîner sans perdre de progrès.

#Le Défi du Checkpointing

Cependant, le checkpointing vient avec son propre lot de défis. Bien qu'il soit nécessaire pour récupérer d'éventuelles pannes, cela consomme des ressources et peut ralentir le processus d'entraînement global, surtout pour des modèles très gros. À mesure que ces modèles deviennent plus grands, le temps nécessaire pour créer un checkpoint peut commencer à éclipser le temps passé sur l'entraînement réel.

Quand on utilise le parallélisme de données, où le modèle est réparti sur plusieurs GPU, la surcharge du checkpointing devient encore plus marquée. Chaque GPU crée sa version du checkpoint, ce qui signifie que le temps total pour le checkpointing ne diminue pas à mesure que l'on ajoute plus de GPU.

Par exemple, le temps pour créer un checkpoint pour un modèle peut ne pas changer beaucoup, que vous utilisiez 8 ou 64 GPU. Pendant ce temps, le temps de calcul réel peut diminuer considérablement avec plus de GPU. Cela crée un déséquilibre où le checkpointing commence à dominer le temps total d'entraînement.

#Stratégies Actuelles et Leurs Limites

Beaucoup d'utilisateurs gèrent cette surcharge de checkpointing en réduisant la fréquence à laquelle ils sauvegardent des checkpoints. Par exemple, au lieu de sauvegarder un checkpoint toutes les 10 secondes, ils pourraient choisir d'en sauvegarder un toutes les 100 secondes. Bien que cette stratégie puisse minimiser l'impact sur la vitesse d'entraînement, elle augmente le risque de perdre beaucoup de travail si une erreur se produit.

Certains utilisent aussi des techniques de compression pour réduire la taille des checkpoints. Cela peut aider à économiser de l'espace, mais n'adresse pas forcément le temps nécessaire pour créer les checkpoints.

L'approche actuelle mène souvent à une situation où la surcharge de checkpointing est encore significative, surtout à mesure que les modèles grandissent. Quand des pannes se produisent, le temps perdu à cause d'une sauvegarde peu fréquente peut être considérable, rendant cela moins efficace dans des environnements d'apprentissage profond à grande échelle.

#Solutions Proposées pour un Checkpointing Efficace

Pour améliorer l'efficacité du checkpointing, on propose trois techniques clés :

1. Optimiser les Écritures vers les SSD NVMe : On se concentre sur des écritures efficaces vers des dispositifs de stockage rapides, en particulier les SSD NVMe. Au lieu d'utiliser des méthodes traditionnelles qui peuvent nuire à la performance, on utilise des bibliothèques optimisées qui exploitent mieux les capacités de ces solutions de stockage modernes.

2. Utiliser Plusieurs SSD : En utilisant les SSD disponibles dans les environnements d'entraînement, on peut écrire des checkpoints en parallèle. Cela veut dire qu'au lieu d'un seul SSD qui gère toute l'écriture, plusieurs peuvent travailler ensemble, accélérant considérablement le processus.

3. Chevaucher la Création de Checkpoints avec les Opérations d'Entraînement : On peut sauvegarder des checkpoints tout en exécutant d'autres processus d'entraînement. Cela réduit le temps d'inactivité pendant lequel le modèle attend de sauvegarder ses progrès, ce qui mène à une utilisation plus efficace des ressources.

#Évaluation des Techniques Proposées

On a testé nos méthodes en utilisant de vrais modèles d'apprentissage profond denses et rares. Les résultats ont montré des améliorations significatives quant à la rapidité avec laquelle les checkpoints pouvaient être créés.

Notre évaluation a révélé que l'on pouvait créer des checkpoints beaucoup plus rapidement comparé aux méthodes existantes. Le chevauchement entre la création de checkpoints et les opérations d'entraînement nous a permis de fonctionner plus efficacement sans compromettre la performance.

Ces améliorations rendent possible la sauvegarde de checkpoints à chaque itération avec une surcharge minimale, ce qui en fait une solution pratique pour l'entraînement en apprentissage profond à grande échelle.

#Conclusion

En résumé, à mesure que les modèles d'apprentissage profond deviennent plus grands et plus exigeants, le besoin de solutions de checkpointing efficaces devient crucial. Les techniques proposées tirent parti des avancées dans la technologie de stockage et le traitement parallèle pour améliorer le processus de checkpointing.

En optimisant comment et quand les checkpoints sont créés, on peut maintenir l'élan de l'entraînement sans faire face à des ralentissements significatifs. Cela aide non seulement à améliorer l'efficacité de l'entraînement, mais réduit aussi le risque de perdre du travail en cas d'interruptions.

Les résultats montrent qu'un checkpointing fréquent est non seulement réalisable, mais peut être fait avec peu ou pas d'impact sur le temps d'entraînement global. Notre approche représente un pas important vers la résolution des défis persistants dans l'entraînement de l'apprentissage profond, ouvrant la voie à un développement de modèles plus robuste et efficace.