大模型训练过程比传统的分布式训练复杂,训练周期长达数月。本议题核心研讨如何运用存储技术手段提高大模型训练的数据存储效率。
收起提供稳定训练断点保存和恢复的存储能力需要综合考虑多种因素,包括存储系统的选择、数据备份和容灾策略、存储硬件的性能和效率、以及元数据的管理等。通过这些策略的实施,可以有效地提高大模型训练的数据存储效率,确保训练的稳定性和可靠性。具体如下:
1. 采用分布式文件系统:使用如HDFS或Ceph等分布式文件系统,可以有效地管理大量的训练数据。这些系统可以在多个节点上分布数据,提供高可用性和容错性,从而确保训练数据的稳定性和可靠性。
2. 采用IB、RoCE网络:代替传统网络,大幅提升跨节点网络访问和交互效率。
3. 采用检查点(Checkpoint)机制:在训练过程中,定期保存模型的状态和参数,即检查点。这样,如果训练过程中出现中断,可以从最近的检查点恢复,而不需要从头开始训练。同时,通过保存多个检查点,还可以防止因为某个检查点损坏而导致无法恢复的情况。
4. 高效的存储硬件:使用高性能的存储硬件,如NVMe SSDs或分布式存储系统,可以大大提高数据读写速度,从而加快训练速度。同时,这些硬件通常也提供更好的数据一致性和可靠性。