近日，字節(jié)跳動應(yīng)用機器學(xué)習團隊開源了一款名為 veGiantModel 的大模型訓(xùn)練框架，該訓(xùn)練框架主要應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域的大模型訓(xùn)練，最高可將大模型訓(xùn)練的性能提升6.9倍，大幅降低訓(xùn)練系統(tǒng)的壓力。目前，字節(jié)跳動旗下的企業(yè)級技術(shù)服務(wù)平臺火山引擎已在其機器學(xué)習平臺上原生支持了 veGiantModel，該平臺正在公測中 。

自然語言處理是人工智能研究的一個重要領(lǐng)域，旨在幫助計算機理解、解釋和運用人類語言。近些年，自然語言處理在應(yīng)用方面取得了較為顯著的突破，主要是歸功于 Bert、GPT、GPT-3 等預(yù)訓(xùn)練語言模型的普及。可以說，預(yù)訓(xùn)練語言模型已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施。由于大模型的算法表現(xiàn)更加出眾，預(yù)訓(xùn)練語言模型在近幾年呈現(xiàn)出迅速向大模型發(fā)展的趨勢。然而，模型體積的快速增長也對現(xiàn)有的訓(xùn)練系統(tǒng)帶來了不小的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)為顯存壓力、計算壓力和通信壓力。

針對現(xiàn)有訓(xùn)練系統(tǒng)在大模型訓(xùn)練場景下的上述挑戰(zhàn)， 字節(jié)跳動應(yīng)用機器學(xué)習團隊提出了大模型訓(xùn)練框架 veGiantModel。

veGiantModel的中文名稱叫做火山引擎大模型訓(xùn)練框架，是基于開源深度學(xué)習框架 PyTorch 、并在 Megatron 和 DeepSpeed 兩大開源主流訓(xùn)練框架的基礎(chǔ)之上構(gòu)建的高性能大模型訓(xùn)練框架。

veGiantModel 可同時支持數(shù)據(jù)并行、算子切分、流水線并行 3 種分布式并行策略，并支持自動化和定制化的并行策略；基于字節(jié)自研的高性能異步通訊庫 ByteCCL，veGiantModel 的訓(xùn)練任務(wù)吞吐相比其他主流開源框架有 1.2 倍到 3.5倍的提升，并且提供了更友好、靈活的流水線支持，降低了模型開發(fā)迭代所需要的人力；另外，veGiantModel 可在 GPU 上高效地支持數(shù)十億至上千億參數(shù)量的大模型，對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求也更低，在私有化部署時無 RDMA 強依賴。

與 Megtraon 和 DeepSpeed 的對比測試顯示，veGiantModel 的性能表現(xiàn)最好、受網(wǎng)絡(luò)帶寬影響最小，在Tesla V100上較上述兩者有1.2 倍到3.5倍的提升，在 Ampere A100上最高可提升6.9倍。

veGiantModel開源 地址：

????https://github.com/volcengine/veGiantModel????

火山引擎機器學(xué)習平臺 公測地址：

??https://www.volcengine.com/product/ml-platform??