8、模型并行：解决大型NLP模型训练难题

模型并行：解决大型NLP模型训练难题

1. 引言

在自然语言处理（NLP）领域，大型模型如BERT、GPT等的出现极大地推动了该领域的发展。然而，这些模型由于参数规模巨大，在单GPU上训练时往往会面临内存不足的问题。本文将深入探讨模型并行的相关概念，介绍常见的NLP模型，并分析单GPU训练大型NLP模型的局限性。

2. 模型并行的必要性

2.1 单节点训练的内存问题

大型NLP模型，如BERT，在单GPU（即单节点）上训练时，由于设备内存有限，常常会出现内存不足（Out-of-Memory，OOM）错误。以使用SQuAD 2.0数据集对BERT模型进行微调为例，当在单GPU上运行训练任务时，由于模型规模巨大以及中间结果过多，很容易触发OOM错误。

具体操作步骤如下：
1. 安装transformers库 ：在Ubuntu机器上使用PyTorch安装transformers库，命令如下：

$ pip install transformers

2. 检查版本 ：确保安装的transformers版本不低于4.10.3。

若成功启动训练任务，可能会出现如下错误信息，表明训练任务在GPU上已耗尽内存，单GPU不足以容纳大型模型和处理输入产生的中间结果。

2.2 单GPU训练大型NLP模型的局限性

使用单GPU训练大型NLP模型导致OOM错