轻松微调巨型AI模型：解密高效内存优化策略，让你的GPU事半功倍

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Abstract 在用户尝试将大型语言模型适应特定应用时，微调这些模型是一种流行的选择。然而，微调这些模型是一项艰巨的任务，因为用户必须考虑多种因素，如资源预算、运行时、模型大小和上下文长度等。一个特定的挑战是微调对内存的消耗很大，这限制了所需的硬件内存和可以处理的训练数据的上下文长度。在这项工作中，作者分享了对不同微调场景下各种微调优化的详细研究。特别是，作者评估了梯度预训练权重、低秩适应、DeepSpeed的ZeRO冗余优化器和闪存注意力。在关注内存和运行时的同时，作者研究了不同的优化组合在微调阶段对GPU内存使用和执行运行时的影响。作者为平衡不同模型大小的内存和运行时提供了最佳的默认优化建议。作者分享了微调具有数十亿或数百亿参数的非常大的模型以及在微调期间启用大型上下文长度的有效策略。 ………………………………