Llama 2 70B 효율적 파인튜닝 가이드
Fine-tuning Llama 2 70B using PyTorch FSDP
·2023.09.13 09:00
PyTorch FSDP를 활용해 Llama 2 70B 모델의 메모리 및 체크포인트 저장 문제를 해결하며 파인튜닝하는 방법을 다룬다.
**PyTorch FSDP(Fully Sharded Data Parallelism)**를 사용하여 Llama 2 70B와 같은 대규모 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 방법과 베스트 프랙티스를 소개한다.
대규모 모델 학습 시 발생하는 세 가지 주요 과제와 해결책을 제시한다:
- CPU RAM 부족 문제: 모든 프로세스가 모델을 개별적으로 로드할 때 발생하는 메모리 초과 현상을 해결하기 위해, meta device를 사용하여 가중치 없이 모델을 생성한 후 Rank 0에서만 가중치를 로드하고
sync_module_states=True설정을 통해 다른 랭크로 브로드캐스팅한다. - 체크포인트 저장 문제:
FULL_STATE_DICT사용 시 발생하는 긴 저장 시간과 NCCL 타임아웃 오류를 관리하는 방법을 다룬다. - 자원 최적화: Flash Attention V2를 적용하여 VRAM 사용량을 줄이고 학습 속도를 높이는 최적화 방안을 포함한다.
이 가이드는 Hugging Face의 Transformers, Accelerate, TRL 라이브러리를 활용하며, SLURM 환경에서의 실행 방법도 함께 제공한다.
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