Ajusta tu LLM en una sola GPU con Gradient Checkpointing, LoRA y Cuantización.
Optimiza tu LLM en GPU con Gradient Checkpointing, LoRA y Cuantización.
Quienes han intentado afinar un Modelo de Lenguaje Grande saben lo difícil que es manejar la memoria de la GPU.
“Error de ejecución: error de CUDA: falta de memoria”
Este mensaje de error ha estado persiguiéndome en mis noches.
Los modelos con 3B, 7B o incluso 13B de parámetros son grandes y el ajuste fino es largo y tedioso. Quedarse sin memoria durante el entrenamiento puede ser frustrante y costoso.
Pero no te preocupes, ¡te tengo cubierto!
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En este artículo, vamos a repasar 3 técnicas que debes conocer o que ya estás utilizando sin saber cómo funcionan: Gradient Checkpointing, Low-Rank Adapters y Quantización.
Estas te ayudarán a evitar quedarte sin memoria durante tu entrenamiento y te ahorrarán mucho tiempo.
Si no estás familiarizado con el ajuste fino de un LLM, escribí un artículo sobre este tema donde te guío a través del ajuste fino de Bloom-3B en los libros de El Señor de los Anillos.
Ajusta finamente un LLM en tus datos personales: crea un narrador de “El Señor de los Anillos”.
Ahora puedes afinar finamente un LLM en tus propios datos privados y mantener el control sobre tu información personal sin…
VoAGI.com
¡Comencemos!
Gradient Checkpointing
Gradient Checkpointing es una técnica que utiliza computación dinámica para almacenar solo un número mínimo de capas durante el entrenamiento de una red neuronal.
Para entender este proceso, debemos comprender cómo se realiza la retropropagación y cómo se almacenan las capas en la memoria de la GPU durante todo el proceso.
Fundamentos de propagación hacia adelante y hacia atrás
La propagación hacia adelante y hacia atrás son las dos fases del entrenamiento de una red neuronal profunda.
Durante el pase hacia adelante, la entrada se vectoriza (transformando imágenes en píxeles y textos en embeddings), y cada elemento se procesa a lo largo de la red neuronal mediante una sucesión de multiplicaciones lineales y activaciones…
