PyTorchKR
최근 다양한 기업들이 PyTorch Foundation에 합류하면서 새로운 기능과 라이브러리들이 쏟아지고 있습니다. 오늘 소개하는 torchtitan은 큰 규모의 LLM을 효과적으로 학습할 수 있는 라이브러리로, Megatron이나 Deepspeed 등과도 호환된다고 합니다.
(2024년 4월 25일 기준) torchtitan은 공개되었지만 아직 공식 릴리즈 전(Pre-release)인 상태로, 개발이 진행 중입니다.
torchtitan, 대규모 LLM 학습을 위한 PyTorch 공식 라이브러리
소개
torchtitan 소개 영상
torchtitan은 Native PyTorch의 새로운 기능들을 활용하여 대규모 LLM 학습을 가능하게 하는 라이브러리입니다. 이는 PyTorch의 분산 학습 기능을 깔끔하고 최소한의 코드베이스로 구현하여 제공합니다. 현재 torchtitan은 정식 릴리즈 전(Pre-release) 상태로, 여전히 활발히 개발 중에 있으며, 특히 Llama 3 및 Llama 2 모델들을 지원하고 있습니다.
torchtitan은 Megatron, Deepspeed와 같은 다른 대규모 LLM 학습 라이브러리와 비교했을 때, 구현의 단순성과 확장성에서 강점을 가지고 있습니다. 이 라이브러리는 사용자가 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 설계되었으며, 복잡한 설정 없이도 빠르게 학습을 시작할 수 있는 특징이 있습니다.
주요 기능
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FSDP2와 개별 파라미터 샤딩: 파라미터 단위로 샤딩을 진행하여 메모리 효율성을 높입니다.
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텐서 병렬 처리: 복수의 GPU에서 모델 파라미터를 분할하여 계산합니다.
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분산 체크포인팅 및 선택적 계층 체크포인팅: 효율적인 메모리 관리와 복구를 위한 기능입니다.
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텐서보드를 통한 학습 모니터링: 학습 과정을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
라이선스
torchtitan은 BSD-3 라이선스로 공개된 오픈소스입니다.
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