تعزيز تدريب نماذج اللغات الضخمة باستخدام DeepSpeed: دليل عملي متقدم

يقدم هذا الدليل العملي المتقدم تقنيات تحسين متطورة لتعليم نماذج اللغات الضخمة بكفاءة عالية، باستخدام مكتبة DeepSpeed. سنستعرض كيفية تحقيق أقصى استفادة من ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) وتقليل وقت التدريب، وتمكين توسيع نطاق نماذج الـ Transformers حتى في بيئات محدودة الموارد مثل Google Colab.

1. إعداد بيئة العمل

نقوم أولاً بتثبيت PyTorch مع دعم CUDA، و DeepSpeed، والمكتبات الأساسية مثل Transformers و Datasets و Accelerate و Weights & Biases لضمان بيئة عمل سلسة لبناء وتدريب النماذج باستخدام DeepSpeed. يمكنك إيجاد كود التثبيت الكامل هنا.

# كود التثبيت

2. مجموعة بيانات اصطناعية

سنستخدم مجموعة بيانات اصطناعية (SyntheticTextDataset) لتسهيل عملية الاختبار وتجنب الاعتماد على مجموعات بيانات خارجية ضخمة. تُولّد هذه المجموعة تسلسلات عشوائية من الرموز لتقليد بيانات النصوص الحقيقية، مما يسمح لنا باختبار تدريب DeepSpeed بسرعة وفعالية. الكود الكامل لإنشاء مجموعة البيانات متوفر هنا.

# كود إنشاء مجموعة البيانات

3. مُدرب DeepSpeed المتقدم

يُعد مُدرب DeepSpeed المتقدم (AdvancedDeepSpeedTrainer) قلب هذا الدليل. فهو يجمع بين عدة تقنيات تحسين، منها:

• تحسين ZeRO: لتقسيم المتغيرات ودرجات الانحدار لتحسين استخدام الذاكرة.
• التدريب بدقة مختلطة (Mixed-Precision Training): باستخدام FP16 لزيادة سرعة التدريب.
• تجميع درجات الانحدار (Gradient Accumulation): لمعالجة دفعات أكبر من البيانات.
• إعدادات DeepSpeed المتقدمة: للتحكم الدقيق في عملية التدريب.

4. إنشاء النموذج وإعداد DeepSpeed

يقوم المُدرب بإنشاء نموذج على غرار GPT-2، و يحدد إعدادات DeepSpeed شاملة، تتضمن:

• مرحلة ZeRO: لتحديد مستوى تقسيم المتغيرات ودرجات الانحدار.
• FP16: لتمكين التدريب بدقة مختلطة.
• الخوارزمية الأمثل (AdamW): مع جدولة معدل التعلم (WarmupLR).
• TensorBoard: لرصد تقدم التدريب.

الكود الكامل لإنشاء النموذج وإعداد DeepSpeed متوفر هنا.

# كود إنشاء النموذج وإعداد DeepSpeed

5. عملية التدريب ورصد الأداء

تتم عملية التدريب من خلال حلقات متكررة، مع رصد معدل الخسارة ومعدل التعلم واستخدام الذاكرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن حفظ نقاط تفتيش (Checkpoints) لحفظ حالة التدريب واستئنافه لاحقًا.

6. الاستنتاج (Inference)

بعد الانتهاء من التدريب، يمكن استخدام النموذج المدرب لإجراء الاستنتاج وتوليد نصوص جديدة.

7. مقارنة مراحل ZeRO

نقارن أداء مراحل ZeRO المختلفة (0، 1، 2، 3) من حيث استخدام الذاكرة وسرعة التدريب. كل مرحلة توفر مستوى مختلف من تقليل استخدام الذاكرة، على حساب زيادة وقت الحساب.

8. تقنيات تحسين الذاكرة

نستعرض تقنيات تحسين الذاكرة الإضافية، مثل:

• نقاط تفتيش درجات الانحدار (Gradient Checkpointing): لتقليل استخدام الذاكرة على حساب زيادة وقت الحساب.
• إيقاف تحميل المعالج المركزي (CPU Offloading): لنقل بعض عمليات الحساب إلى المعالج المركزي لتقليل الضغط على وحدة معالجة الرسومات.

9. ميزات DeepSpeed المتقدمة

نلقي نظرة سريعة على ميزات DeepSpeed المتقدمة الأخرى، مثل:

• تغيير مقياس الخسارة الديناميكي (Dynamic Loss Scaling): لتحسين استقرار التدريب بدقة مختلطة.
• ضغط درجات الانحدار (Gradient Compression): لتقليل حجم البيانات المُرسلة بين وحدات معالجة الرسومات.
• التوازي الأنبوبي (Pipeline Parallelism): لتقسيم النموذج على عدة وحدات معالجة الرسومات.
• التوازي الخبير (Expert Parallelism): لتدريب نماذج خليط الخبراء (Mixture-of-Experts).
• التعلم التدريجي (Curriculum Learning): لاستراتيجيات تدريب متقدمة.

10. استنتاج

يُعد DeepSpeed أداة قوية لتعزيز كفاءة تدريب نماذج اللغات الضخمة، من خلال توفير توازن بين الأداء واستخدام الذاكرة. يُمكن لهذا الدليل القارئ من فهم وفهم كيفية استخدام DeepSpeed لتحقيق أقصى استفادة من الموارد المتاحة، وتدريب نماذج أكبر وأكثر تعقيدًا.

يمكنك الوصول إلى الكود الكامل لهذا الدليل من خلال رابط GitHub . تابعونا على Twitter وانضموا إلى مجتمعنا على Reddit واشتركوا في قائمتنا البريدية هنا.

المصدر: MarkTechPost