Introduction

AI की दुनिया में, Large Language Models (LLMs) ने एक नई क्रांति की शुरुआत की है। लेकिन जैसे-जैसे ये मॉडल बड़े होते जा रहे हैं, उनके Training की लागत भी बढ़ती जा रही है। कंपनियां अब अपनी विशेष आवश्यकताओं के अनुसार LLMs को Training देने के लिए Parameter-Efficient Fine Tuning (PEFT) जैसी तकनीकों की ओर बढ़ रही हैं। इस लेख में, हम AWS के SageMaker HyperPod का उपयोग करते हुए Meta Llama 3 मॉडल के लिए PEFT पर चर्चा करेंगे, जो कि एक नया और प्रभावी तरीका है।

Full Article

जैसा कि हम जानते हैं, LLMs की Training एक महंगा और जटिल कार्य है। कंपनियाँ अपने डोमेन-विशिष्ट डेटा के साथ LLM मॉडल का उपयोग करने की कोशिश कर रही हैं, लेकिन पूर्ण Fine Tuning की प्रक्रिया लागत को बढ़ा रही है। यहाँ पर PEFT तकनीक मदद करती है, जो कि Pre-trained LLMs को विशेष कार्यों के लिए अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन की गई है, बिना सभी पैरामीटर को अपडेट किए।

PEFT में Low-Rank Adaptation (LoRA) और Weighted-Decomposed Low Rank Adaptation (DoRA) जैसी तकनीकें शामिल हैं, जो Trainable Parameters की संख्या को कम करती हैं और Fine Tuning की लागत को घटाती हैं।

AWS ने 2023 में SageMaker HyperPod का परिचय दिया, जो कि Distributed Training को सरल बनाने और तेज़ी से सेटअप करने के लिए एक Purpose-built Infrastructure है। SageMaker HyperPod का उपयोग करते समय, AWS Cluster की Health को सक्रिय रूप से मॉनिटर करता है, Faulty Nodes को अपने आप बदलता है और Model Training को Checkpoints से फिर से शुरू करता है।

इस लेख में, हम देखेंगे कि कैसे PEFT का उपयोग करके Meta Llama 3 मॉडल को AWS Trainium पर SageMaker HyperPod का उपयोग करके Efficient Supervised Fine Tuning किया जा सकता है। Hugging Face के Optimum-Neuron SDK का उपयोग करके, हम LoRA को Fine-Tuning Jobs पर लागू करेंगे।

Solution Overview

SageMaker HyperPod का डिज़ाइन Generative AI Foundation Models की Training के लिए समय को कम करने में मदद करने के लिए किया गया है। यह Cluster को Pre-configured SageMaker Distributed Training Libraries के साथ आता है, जो आपके Training Data और Model को हजारों Compute Nodes के बीच विभाजित करने की अनुमति देता है।

Trainium Chips, जो कि Deep Learning Training के लिए Purpose-built हैं, AWS Neuron SDK के द्वारा Supported हैं। Neuron SDK High-Performance और Cost-Effective Deep Learning Acceleration के लिए Compiler, Runtime और Profiling Tools प्रदान करता है।

Traditional Fine Tuning में सभी Parameters को Modify करना शामिल होता है, जो कि Computationally Expensive और Memory Intensive हो सकता है। PEFT Approaches जैसे LoRA एक छोटे Trainable Parameters के सेट को Introduce करते हैं, जो Model के Behavior को Adjust करते हैं जबकि अधिकांश Parameters को Frozen रखा जाता है।

Amazon SageMaker HyperPod Cluster Setup

SageMaker HyperPod Cluster को Setup करने के लिए कुछ Prerequisites हैं। इसके बाद, आपको AWS CloudFormation Stack Deploy करना होगा, जो आपके Distributed Training के लिए आवश्यक Infrastructure Components को शामिल करेगा।

Cluster को Configure करने के लिए, आपको Environment Variables को Define करना होगा और फिर Lifecycle Scripts को Download करना होगा। इसके बाद, आपको Cluster की Configuration Settings को Define करना होगा और FSx for Lustre Configuration File को भी Upload करना होगा।

Cluster Deployment के बाद, आप Cluster के Details देख सकते हैं और SSH के माध्यम से Head Node पर Access कर सकते हैं।

Fine Tuning

SageMaker HyperPod Cluster Deploy होने के बाद, आप Fine Tuning Job Execute करने के लिए तैयारी कर सकते हैं। Training Data को Properly Structure और Prepare करना Successful Language Model Fine Tuning की नींव है।

Data Preparation में Instructions, Context और Responses शामिल होते हैं। इसके बाद, Tokenization की प्रक्रिया होती है, जिसमें Text Data को Numerical Format में Convert किया जाता है। Hugging Face का AutoTokenizer इस प्रक्रिया में मदद करता है, जो Model के Tokenizer को Load करता है।

Model Compilation और Fine Tuning के लिए, आपको आवश्यक Python Packages Install करने होंगे। इसके बाद, आपको Base Llama 3 8B Model और Tokenizer Download करने होंगे।

Model को Train करने के लिए, Training Script Create करना होगा, जिसमें PEFT Techniques का उपयोग किया जाएगा।

Model Consolidation

Distributed Machine Learning Workflows के दौरान, Model Checkpoints को Efficiently Manage और Merge करना आवश्यक होता है। Checkpoint Consolidation और Weight Merging जैसे Processes आपके Fine Tuning Jobs के दौरान अक्सर सामने आते हैं।

Checkpoint Consolidation का अर्थ है Distributed Checkpoints को Unified Model में Combine करना। LoRA Weight Merging के दौरान, आपको LoRA Adapters को Base Model के साथ Merge करना होता है।

Inference

Consolidation और Merging के बाद, Fine Tuned Model का उपयोग Prediction Generate करने के लिए किया जा सकता है। Hugging Face के LlamaForCausalLM Class का उपयोग करके, आप अपने Newly Fine-Tuned Model को Load कर सकते हैं और Predictions Generate कर सकते हैं।

Conclusion

इस लेख में, हमने देखा कि कैसे SageMaker HyperPod Compute Cluster का उपयोग करके Meta Llama 3 Model के लिए PEFT किया जा सकता है। यह प्रक्रिया न केवल Training की लागत को कम करती है बल्कि मॉडल के प्रदर्शन में भी सुधार करती है। इसके साथ ही, हमने Model Weight Consolidation और Inference पर भी चर्चा की।

FAQs

1. PEFT क्या है?

PEFT, या Parameter-Efficient Fine Tuning, एक तकनीक है जो Pre-trained Models को विशेष कार्यों के लिए अनुकूलित करने में मदद करती है, बिना सभी पैरामीटर को अपडेट किए।

2. SageMaker HyperPod का उपयोग क्यों करें?

SageMaker HyperPod एक Purpose-built Infrastructure है जो Distributed Training को सरल और तेज बनाता है, जिससे Training समय कम होता है।

3. LoRA क्या है?

LoRA, या Low-Rank Adaptation, एक PEFT तकनीक है जो Model के Behavior को Adjust करने के लिए कम Trainable Parameters का उपयोग करती है।

4. AWS Trainium क्या है?

AWS Trainium एक Purpose-built Chip है जो Deep Learning के लिए Optimized है, विशेष रूप से 100 Billion और बड़े Parameter Models के लिए।

5. Fine Tuning की प्रक्रिया क्या है?

Fine Tuning एक प्रक्रिया है जिसमें Pre-trained Models को विशेष डाटा के साथ Training दिया जाता है ताकि वे विशेष कार्यों के लिए बेहतर प्रदर्शन कर सकें।

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