ZAGORA: как тренировать 70B модели на 4 видеокартах без OOM ошибок

Что такое ZAGORA и как она решает проблему VRAM

Обучение больших языковых моделей, особенно в диапазоне 70 миллиардов параметров, традиционно требовало экзотического и дорогого оборудования с сотнями гигабайт видеопамяти. ZAGORA — это программный фреймворк, который позволяет обойти это ограничение, используя распределенные вычисления на нескольких GPU среднего класса. Вместо того чтобы пытаться разместить всю модель на одной карте, ZAGORA разделяет её на части и распределяет по доступным устройствам, что делает тренировку 70B моделей возможной даже на конфигурациях из 4 видеокарт с 24 ГБ VRAM каждая.

Архитектура и принцип работы

ZAGORA использует гибридный подход, сочетающий элементы Federated Learning и традиционных распределенных вычислений:

1. Горизонтальное разделение слоёв: Модель делится на последовательные блоки слоёв, которые распределяются по разным GPU.
2. Асинхронный обмен градиентами: Каждая карта вычисляет градиенты для своей части модели, после чего они синхронизируются через высокоскоростную сеть или PCIe шину.
3. Динамическая балансировка нагрузки: Система автоматически перераспределяет вычислительную нагрузку между картами в зависимости от их доступной памяти и производительности.
4. Компрессия данных обмена: Градиенты сжимаются перед передачей между устройствами, что снижает требования к пропускной способности.

1Подготовка оборудования

Для работы с ZAGORA вам потребуется система с несколькими GPU. Отлично подходят конфигурации, описанные в наших предыдущих статьях, например 4 x RTX 5070 Ti в одном корпусе или даже сборка из трёх RTX 3090. Главное требование — достаточно быстрая связь между картами через PCIe 4.0 x16 или выше.

2Установка и настройка

# Клонирование репозитория ZAGORA
git clone https://github.com/zagora-ai/zagora.git
cd zagora

# Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt

# Настройка конфигурации для 4 GPU
python configure.py --gpu-count=4 \
                    --model-size=70B \
                    --memory-per-gpu=24 \
                    --interconnect=pcie

3Запуск обучения модели

from zagora import DistributedTrainer
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Инициализация распределённого тренера
trainer = DistributedTrainer(
    model_name="meta-llama/Llama-3.2-70B",
    gpu_ids=[0, 1, 2, 3],
    partition_strategy="layerwise",
    gradient_accumulation_steps=4
)

# Загрузка и подготовка данных
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.2-70B")
dataset = load_your_dataset()  # Ваша функция загрузки данных

# Запуск обучения
training_args = {
    "num_train_epochs": 3,
    "per_device_train_batch_size": 1,
    "gradient_accumulation_steps": 4,
    "learning_rate": 2e-5,
    "fp16": True
}

trainer.train(dataset, tokenizer, training_args)

Сравнение с альтернативными подходами

Как видно из сравнения, ZAGORA занимает уникальную нишу между тяжёлыми корпоративными решениями вроде DeepSpeed и лёгкими методами типа QLoRA. В отличие от подхода с MoE-моделями, который мы рассматривали в статье Тройной GTX 1070 против MoE-моделей, ZAGORA позволяет не только запускать, но и обучавать полноценные плотные модели.

Практические примеры использования

Пример 1: Дообучение Llama 3.2 70B на доменных данных

Предположим, вы хотите адаптировать Llama 3.2 70B под специфическую предметную область, например, медицинские тексты или юридические документы. С ZAGORA это становится возможным на оборудовании, которое можно собрать самостоятельно:

# Конфигурация для доменного обучения
config = {
    "base_model": "meta-llama/Llama-3.2-70B",
    "domain_data": "/path/to/medical_corpus.jsonl",
    "epochs": 5,
    "batch_size_per_gpu": 1,
    "gradient_checkpointing": True,
    "optimizer": "adamw_8bit",  # 8-битная оптимизация для экономии памяти
    "max_length": 4096
}

# Создание тренера с поддержкой доменного обучения
trainer = DomainAdaptationTrainer(
    config=config,
    gpu_count=4,
    communication_backend="nccl"  # NVIDIA Collective Communications Library
)

# Запуск процесса обучения
trainer.adapt()

Пример 2: Создание кастомной модели для RAG-систем

ZAGORA особенно полезна при создании специализированных моделей для RAG-архитектур. Вместо использования готовых моделей, вы можете обучить собственную, оптимизированную под ваши данные и требования. Как мы упоминали в статье о CommerceTXT, эффективность RAG сильно зависит от качества модели-эмбеддера и генератора.

Кому подходит ZAGORA?

• Исследовательские лаборатории с ограниченным бюджетом на оборудование, но нуждающиеся в обучении больших моделей.
• Стартапы в области AI, которые хотят создавать кастомные модели под свои нужды без аренды облачных инстансов за тысячи долларов.
• Энтузиасты и независимые исследователи, имеющие доступ к нескольким GPU (например, из старых майнинговых ферм, как в статье Собрал ферму из 6 б/у видеокарт).
• Компании, разрабатывающие домен-специфичные модели для медицины, юриспруденции, финансов и других отраслей.

Ограничения и рекомендации

Несмотря на впечатляющие возможности, ZAGORA имеет свои ограничения:

1. Требования к пропускной способности: Скорость обучения сильно зависит от скорости соединения между GPU. PCIe 4.0 x16 — минимальное требование для приемлемой производительности.
2. Сложность отладки: Распределённые системы сложнее в отладке, чем обучение на одной карте.
3. Неравномерная загрузка: Некоторые слои моделей могут требовать больше памяти, чем другие, что требует тщательной балансировки.

Для достижения лучших результатов рекомендуем:

• Использовать одинаковые GPU в системе для упрощения балансировки нагрузки.
• Начинать с небольших моделей (например, 7B) для отладки конфигурации.
• Мониторить температуру и использование памяти всех карт в процессе обучения.
• Изучить наши материалы по стратегиям масштабирования локальных LLM для понимания общих принципов.

Будущее распределённого обучения

ZAGORA представляет собой важный шаг в демократизации доступа к обучению больших языковых моделей. По мере развития аппаратного обеспечения (новые GPU с большей памятью и более быстрыми межсоединениями) и программных подходов, мы увидим дальнейшее снижение барьеров для входа в область создания кастомных AI моделей. Уже сейчас инструменты вроде ZAGORA позволяют небольшим командам и даже индивидуальным исследователям работать с моделями, которые ещё несколько лет назад были доступны только технологическим гигантам.

Если вы планируете экспериментировать с обучением больших моделей, ZAGORA определённо заслуживает внимания как один из наиболее практичных инструментов для работы на ограниченном аппаратном обеспечении. Начните с изучения документации и экспериментов на небольших моделях, постепенно переходя к более сложным задачам.