LLMs 训练经验篇
分布式训练框架选择？
多用 DeepSpeed，少用 Pytorch 原生的 torchrun。在节点数量较少的情况下，使用何种训练框架并不是特别重要；然而，一旦涉及到数百个节点，DeepSpeed 显现出其强大之处，其简便的启动和便于性能分析的特点使其成为理想之选。
LLMs 训练时 有哪些有用的建议？
- 弹性容错和自动重启机制：大模型训练不是以往那种单机训个几小时就结束的任务，往往需要训练好几周甚至好几个月，这时候你就知道能稳定训练有多么重要。弹性容错能让你在机器故障的情况下依然继续重启训练；自动重启能让你在训练中断之后立刻重启训练。毕竟，大模型时代，节约时间就是节约钱。
- 定期保存模型：训练的时候每隔一段时间做个 checkpointing，这样如果训练中断还能从上次的断点来恢复训练。
- 想清楚再开始训练：训练一次大模型的成本很高的。在训练之前先想清楚这次训练的目的，记录训练参数和中间过程结果，少做重复劳动。
- 关注GPU使用效率：有时候，即使增加了多块 A100 GPU，大型模型的训练速度未必会加快，这很可能是因为GPU使用效率不高，尤其在多机训练情况下更为明显。仅仅依赖 nvidia-smi 显示的GPU 利用率并不足以准确反映实际情况，因为即使显示为100%，实际GPU利用率也可能不是真正的 100%。要更准确地评估GPU利用率，需要关注 TFLOPS 和吞吐率等指标，这些监控在 DeepSpeed 框架中都得以整合。
- 不同的训练框架 对 同一个模型 影响不同：对于同一模型，选择不同的训练框架，对于资源的消耗情况可能存在显著差异（比如使用 Huggingface Transformers 和 DeepSpeed 训练 OPT-30 相对于使用 Alpa 对于资源的消耗会低不少）。
- 环境问题：针对已有的环境进行分布式训练环境搭建时，一定要注意之前环境的 python、pip、virtualenv、setuptools 的版本。不然创建的虚拟环境即使指定对了 Python 版本，也可能会遇到很多安装依赖库的问题（GPU 服务器能够访问外网的情况下，建议使用 Docker 相对来说更方便）。
- 升级 GLIBC 等底层库问题：遇到需要升级 GLIBC 等底层库需要升级的提示时，一定要慎重，不要轻易升级，否则，可能会造成系统宕机或很多命令无法操作等情况。
模型大小如何选择？
进行大模型模型训练时，先使用小规模模型（如：OPT-125m/2.7b）进行尝试，然后再进行大规模模型（如：OPT-13b/30b…）的尝试，便于出现问题时进行排查。目前来看，业界也是基于相对较小规模参数的模型（6B/7B/13B）进行的优化，同时，13B 模型经过指令精调之后的模型效果已经能够到达 GPT4 的 90% 的效果。
加速卡如何选择？
于一些国产AI加速卡，目前来说，坑还比较多，如果时间不是时间非常充裕，还是尽量选择 Nvidia 的 AI 加速卡。
总结
在分布式训练框架选择上，推荐使用 DeepSpeed 而非 Pytorch 原生的 torchrun，尤其在多节点训练时。训练大模型时，建议采用弹性容错和自动重启机制，定期保存模型，并关注 GPU 使用效率。选择模型大小应从小规模开始，逐步尝试大规模模型。环境搭建时注意 Python 和依赖库版本，避免轻易升级 GLIBC 等底层库。对于 AI 加速卡，优先选择 Nvidia 产品，避免国产加速卡的潜在问题。
