训练/微调工具大比拼

文摘   2024-09-27 08:37   新加坡  

本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于:

https://github.com/xinyuwei-david/david-share.git下的:Deep-Learning/Difference-PreTraining-with-SFT,本文中不再赘述代码实现。欢迎给repo点亮Star,您的点赞是作者持续创作的动力。


表格比较大,公众号只能放截图,文字版见repo。

工具详细比较

 

1. Megatron-DeepSpeed

 

  • 特点

    • 集成了 NVIDIA 的 Megatron-LM 和微软的 DeepSpeed。

    • 支持超大规模模型的训练(数十亿至数万亿参数)。

    • 提供了先进的模型并行和流水线并行技术。

  • 使用场景

    • 需要训练超大规模模型的组织或研究人员。

    • 在多 GPU 或大型计算集群中进行分布式训练。

  • 优点

    • 极高的训练效率,充分利用硬件资源。

    • 支持多种并行策略,优化了内存和计算资源的使用。

  • 缺点

    • 配置和使用复杂,需要深入理解分布式训练和模型并行。

    • 对硬件资源要求高,不适合资源受限的环境。

  • 区别

    • 与其他工具相比,更专注于超大规模模型的高性能训练。

    • 结合了 Megatron-LM 的模型并行和 DeepSpeed 的优化技术。

  • 分布式训练和微调的底层实现

    • 基于 PyTorch,利用 Megatron-LM 的张量并行。

    • DeepSpeed 的 ZeRO 优化器用于内存和计算优化。

  • 能否进行推理

    • 主要针对训练,推理支持有限,需要用户自行实现。

2. Axolotl

 

  • 特点

    • 灵活的微调框架,支持多种微调技术。

    • 提供了简单的配置方式,简化了数据准备和模型设置。

  • 使用场景

    • 希望快速设置和运行微调实验的用户。

    • 需要灵活配置微调过程,但又不想编写大量代码。

  • 优点

    • 易用性高,通过配置文件和命令行界面简化操作。

    • 支持多种模型和微调方法,兼容主流深度学习库。

  • 缺点

    • 社区支持可能较少,遇到问题时解决资源有限。

    • 对分布式训练的支持有限,不适合超大规模训练。

  • 区别

    • 提供了高层次的封装,介于完全手动和高度自动化之间。

    • 注重微调的灵活性和易用性。

  • 分布式训练和微调的底层实现

    • 基于 Hugging Face 的 Transformers 和 PEFT 库。

    • 支持部分分布式训练,主要针对单机多 GPU 环境。

  • 能否进行推理

    • 支持推理,可以使用微调后的模型进行预测。

3. DeepSpeed

 

  • 特点

    • 由微软推出的深度学习优化库。

    • 提供 ZeRO 优化器,显著减少大模型训练的内存占用。

    • 支持高效的分布式训练和优化技术。

  • 使用场景

    • 在多 GPU 或多节点环境下训练大型模型的研究人员和工程师。

    • 需要优化训练效率和资源利用率。

  • 优点

    • 大幅减少内存占用,支持更大的模型训练。

    • 提供高级的并行和优化策略,提高训练性能。

  • 缺点

    • 配置和使用复杂,学习曲线陡峭。

    • 对新手和资源有限的用户不友好。

  • 区别

    • 专注于分布式训练的优化,而非具体的微调技术。

    • 与 PyTorch 深度集成,提供底层性能优化。

  • 分布式训练和微调的底层实现

    • 基于 PyTorch,使用 ZeRO 优化器和并行策略。

    • 支持流水线并行、张量并行等技术。

  • 能否进行推理

    • 主要侧重训练,推理支持需要额外配置和实现。

4. Accelerate

 

  • 特点

    • Hugging Face 推出的硬件抽象库。

    • 简化了在不同硬件配置下的训练和部署代码。

  • 使用场景

    • 需要在多种硬件环境下运行相同代码的开发者。

    • 希望简化分布式训练代码的编写和管理。

  • 优点

    • 屏蔽了硬件和分布式训练的复杂性。

    • 与 Transformers 等上层库兼容性好。

  • 缺点

    • 需要结合其他库实现具体的微调技术,如 LoRA。

    • 对于复杂的优化和性能调优,能力有限。

  • 区别

    • 专注于硬件和分布式训练的抽象,而非微调方法本身。

    • 提供了简化的训练循环接口。

  • 分布式训练和微调的底层实现

    • 基于 PyTorch 的分布式功能,封装了分布式训练接口。

    • 需要与 PEFT、Transformers 等库结合使用。

  • 能否进行推理

    • 支持推理,可在不同设备上进行部署和预测。

5. Unsloth

 

  • 特点

    • 专为高效微调大型语言模型设计的库。

    • 支持 4 位量化,显著减少内存和计算需求。

    • 集成了 LoRA 等参数高效微调技术。

  • 使用场景

    • 在资源受限的环境下(如单 GPU、Colab)微调大型模型。

    • 希望快速、简单地进行微调,而不关注底层细节的用户。

  • 优点

    • 内存和计算效率高,适合小型硬件。

    • 提供高层次封装,降低使用门槛。

  • 缺点

    • 灵活性较低,可能无法满足特殊的定制需求。

    • 对分布式训练支持有限,无法处理超大规模模型。

  • 区别

    • 专注于资源受限环境下的高效微调,提供了量化等特定优化。

    • 封装度高,使用简单。

  • 分布式训练和微调的底层实现

    • 基于 PyTorch 和 Transformers。

    • 使用 4 位量化和 LoRA 实现高效微调。

    • 分布式训练支持有限,主要用于单 GPU 环境。

  • 能否进行推理

    • 支持推理,可在单 GPU 上进行高效预测。


 

总结

 
以上五个工具各有特点,适用于不同的使用场景:

  • Megatron-DeepSpeed:适合在大型集群上训练超大规模模型的组织,但需要丰富的分布式训练经验和硬件资源。

  • Axolotl:为希望快速、灵活地进行微调的用户提供了方便,适用于中小规模的模型和资源环境。

  • DeepSpeed:专注于优化分布式训练和大模型训练,需要一定的技术深度,适合追求性能的用户。

  • Accelerate:简化了跨硬件的训练代码编写,适合需要在不同环境下运行模型的开发者。

  • Unsloth:在资源受限的环境下提供了高效的微调方案,适合个人研究者或小型团队。


大魏分享
https://github.com/davidsajare/david-share.git
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