Model Parallelism এবং Data Parallelism এর ধারণা
Model Parallelism এবং Data Parallelism বড় মডেল Training এবং ইনফারেন্সকে দ্রুত এবং কার্যকরী করতে ব্যবহৃত দুটি প্রধান Distributed Training কৌশল। যখন একটি মডেল Training করার জন্য একটি GPU বা CPU পর্যাপ্ত হয় না, তখন এই কৌশলগুলো ব্যবহার করে মডেল এবং ডেটাকে বিভিন্ন ডিভাইস বা মেশিনে ভাগ করা হয়।
Model Parallelism
Model Parallelism কৌশলে মডেলের বিভিন্ন অংশ বা স্তর (লেয়ার) ভিন্ন ভিন্ন GPU বা CPU-তে Training করা হয়। বড় মডেল Training করার সময় যখন একটি ডিভাইসের মেমোরি প্রয়োজনীয় আকারের মডেল ধারণ করতে পারে না, তখন মডেলটি ভাগ করে বিভিন্ন ডিভাইসে Training করা হয়।
Model Parallelism এর প্রক্রিয়া
- মডেলের প্রথম কয়েকটি লেয়ার একটি GPU-তে থাকে, পরবর্তী লেয়ার অন্য GPU-তে, এবং এভাবে Training-এর জন্য মডেল বিভক্ত করা হয়।
- প্রতিটি ডিভাইস তার অংশ Training শেষ করে পরবর্তী ডিভাইসে তথ্য সরবরাহ করে।
- Pipeline Parallelism এবং Layer-wise Parallelism সাধারণত Model Parallelism এর উপ-ধারা হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
উদাহরণ
যদি একটি মডেল GPT-3-এর মতো বড় হয় এবং এটি একটি GPU তে পুরোপুরি ফিট না করে, তাহলে Model Parallelism এর মাধ্যমে এর বিভিন্ন লেয়ারকে ভিন্ন GPU-তে Training করানো যায়।
সুবিধা ও অসুবিধা
- সুবিধা: বড় মডেল Training করা সহজ হয় কারণ মডেলটি বিভিন্ন ডিভাইসে ভাগ করা থাকে।
- অসুবিধা: Training-এর জন্য ডিভাইসগুলোর মধ্যে তথ্যের আদান-প্রদান প্রয়োজন, যা Training এর গতি কিছুটা কমিয়ে দিতে পারে।
Data Parallelism
Data Parallelism কৌশলে একই মডেলটি একাধিক ডিভাইসে কপি করা হয়, এবং Training ডেটা ভাগ করে প্রতিটি ডিভাইসে Training করানো হয়। প্রতিটি ডিভাইস আলাদাভাবে Training চালায় এবং তাদের গ্রেডিয়েন্টগুলো একত্রিত করে মূল মডেলে আপডেট করা হয়।
Data Parallelism এর প্রক্রিয়া
- Training ডেটাকে বিভিন্ন ভাগে বিভক্ত করে একাধিক GPU বা CPU-তে পাঠানো হয়।
- প্রতিটি ডিভাইসে মডেলের একই কপি থাকে এবং প্রত্যেকটি ডিভাইস তার ডেটা অংশের উপর Training চালায়।
- Training শেষে প্রতিটি ডিভাইসের গ্রেডিয়েন্ট মূল মডেলে যুক্ত করা হয় এবং মডেল আপডেট করা হয়।
উদাহরণ
যদি আপনার কাছে একটি বড় ডেটাসেট থাকে এবং আপনি একাধিক GPU ব্যবহার করতে চান, তাহলে Data Parallelism কৌশল ব্যবহার করে Training ডেটাকে বিভিন্ন GPU-তে ভাগ করে Training চালানো যায়।
সুবিধা ও অসুবিধা
- সুবিধা: Training ডেটা সহজে স্কেল করা যায় এবং Training স্পিড বাড়ে কারণ ডেটা ভিন্ন GPU-তে সমান্তরালভাবে Training হয়।
- অসুবিধা: বড় মডেলের ক্ষেত্রে প্রতিটি ডিভাইসে মডেলের পুরো কপি রাখার প্রয়োজন হয়, যা মেমোরি খরচ বাড়াতে পারে।
Model Parallelism এবং Data Parallelism এর তুলনা
| বৈশিষ্ট্য | Model Parallelism | Data Parallelism |
|---|---|---|
| কাজের ধরন | মডেলের লেয়ারগুলো বিভিন্ন ডিভাইসে ভাগ করা হয়। | Training ডেটাকে বিভিন্ন ডিভাইসে ভাগ করা হয়। |
| মেমোরি ব্যবহৃত | এক ডিভাইসে মডেলের অংশ থাকে, মেমোরি কম লাগে। | প্রতিটি ডিভাইসে মডেলের সম্পূর্ণ কপি থাকে। |
| Training স্পিড | তথ্য আদান-প্রদানের জন্য স্পিড কম হতে পারে। | Training দ্রুত সম্পন্ন হয়। |
| ব্যবহার ক্ষেত্র | বড় মডেল Training করার জন্য উপযোগী। | বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার জন্য উপযোগী। |
Model Parallelism এবং Data Parallelism এর সম্মিলিত ব্যবহার
বড় মডেল এবং বড় ডেটাসেট Training করার জন্য Model Parallelism এবং Data Parallelism একসাথে ব্যবহার করা হয়। যেমন, ZeRO Redundancy Optimizer (ZeRO) এবং Pipeline Parallelism বিভিন্ন GPU এবং মেশিনে মডেল এবং ডেটাকে একই সাথে ভাগ করে Training করার সুবিধা দেয়।
সারসংক্ষেপ
Model Parallelism এবং Data Parallelism বড় মডেল এবং ডেটা Training-এর ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। Model Parallelism মডেলের বিভিন্ন অংশকে ভিন্ন GPU-তে ভাগ করে Training করতে সহায়ক এবং Data Parallelism ডেটাকে বিভিন্ন ডিভাইসে ভাগ করে Training স্পিড বাড়ায়। বড় মডেল Training-এর সময় এদের সম্মিলিত ব্যবহার ডিপ লার্নিং-এর উন্নত পরিবেশে বিশেষভাবে কার্যকর।
Read more
