AI大模型LLM微调技术—Activation Checkpointing

最新推荐文章于 2025-04-16 12:51:55 发布

AI大模型_学习君

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文章标签：人工智能大模型应用深度学习 LLM 大模型微调大模型技术大模型

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Activation Checkpointing（激活检查点）是一种在大型语言模型（LLMs）的微调中用来更有效管理内存使用的技术。在训练过程中，尤其是在非常大的模型中，内存限制可能是一个重大挑战。Activation Checkpointing通过仅保存反向传播所需的部分中间激活（网络每一层的输出），而不是一次性存储所有激活，从而帮助解决这一问题。这种方法减少了内存占用，使得可以训练更大的模型或使用更大的批量大小。然而，它可能会增加计算开销，因为在反向传递过程中需要重新计算某些激活。

划重点：Activation Checkpointing是一种在训练大型神经网络（包括大型语言模型LLMs）中用来减少训练期间内存使用的技术。它使得可以在内存容量有限的硬件（如GPU或TPU）上高效地微调或训练具有数十亿或数万亿参数的模型。

概念与目的

在深度学习中，前向传递期间，激活（层的中间输出）被计算并存储在内存中，因为稍后在反向传递中需要它们来计算梯度。对于大型模型，这些激活可能会消耗大量内存，经常超出硬件的容量。

Activation Checkpointing通过在前向传递期间策略性地仅存储部分激活（或“Checkpointing”）并在需要时在反向传递期间重新计算其他激活来解决这一问题。这种权衡在减少内存使用的同时增加了反向传播期间的额外计算。

工作原理

\1. 前向传递：
\2. 反向传递：

示例

考虑一个有100层的网络：

没有Activation Checkpointing：所有层的所有中间激活都将存储在内存中。
使用Checkpointing：只存储来自层0、25、50、75和100的激活。在反向传播期间，层1-24的中间激活从层0重新计算，层26-49从层25重新计算，依此类推。

好处

\1. 减少内存使用： 允许在内存有限的硬件上训练更大的模型或使用更大的批量大小。
\2. 实现可扩展性： 对于在常见硬件上微调和训练像GPT或LLaMA这样的非常大的LLMs至关重要。

Trade-offs

\1. 增加计算： 需要在反向传递期间进行额外的前向传递，导致训练时间更长。
\2. 复杂性： 增加了训练流程的实施复杂性。

LLM训练中的实际应用

在LLMs的微调或预训练中：

Activation Checkpointing通常与模型并行性和数据并行性结合使用，以管理资源限制。
框架如PyTorch和TensorFlow提供库（例如torch.utils.checkpoint），以便轻松实现Activation Checkpointing。

Activation Checkpointing的扩展解释和示例

Activation Checkpointing是一种在训练大型神经网络（如大型语言模型LLMs）时特别有用的内存优化技术。这里有一个更详细的解释和示例：

详细解释：

在神经网络的训练中，前向传递涉及在每一层计算激活，然后在反向传递中使用这些激活来计算梯度以更新模型的权重。通常，所有这些激活都存储在内存中，这在处理非常大的模型时很快就会成为一个限制因素。

Activation Checkpointing通过选择性地只存储几个层的激活来解决这个问题。当执行反向传递时，模型从最近的Checkpointing开始重新计算那些未存储的层的激活。这种在内存和计算之间的权衡允许训练更大的模型或使用比有限内存资源所能否则允许的更大的批量大小。

示例：

考虑一个简单的神经网络，包括层L1、L2、L3和L4。没有检查点时，在反向传递期间，梯度是使用每一层存储的激活计算的。使用Activation Checkpointing时，你可能选择只在L1和L3存储激活。在反向传递期间：

对于L4，梯度计算使用来自L3的激活（存储）。
对于L2，由于L2的激活没有存储，网络从L3开始重新计算它们，然后计算梯度。
对于L1，梯度直接使用存储的激活计算。

这种方法显著减少了内存占用，但需要在反向传递期间额外计算以重新计算激活。

好处和权衡：

好处：减少内存使用，使得可以训练更大的模型或批量大小；在内存有限的硬件上的可行训练。
权衡：由于激活的重新计算，增加了计算开销；可能增加训练时间。

实际使用：

在实践中，像PyTorch和TensorFlow这样的框架提供了Activation Checkpointing的内置支持。例如，在PyTorch中，你可以使用torch.utils.checkpoint模块来实现这种技术。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.checkpoint as checkpoint

class LargeModel(nn.Module):
   def __init__(self):
       super(LargeModel, self).__init__()
       self.layer1 = nn.Linear(1000, 1000)
       self.layer2 = nn.Linear(1000, 1000)
       self.layer3 = nn.Linear(1000, 1000)
       self.layer4 = nn.Linear(1000, 1000)

   def forward(self, x):
       x = self.layer1(x)
       x = checkpoint.checkpoint(self.layer2, x)
       x = self.layer3(x)
       x = self.layer4(x)
       return x

# Example usage
model = LargeModel()
input_tensor = torch.randn(10, 1000)
output = model(input_tensor)

在此示例中，layer2的激活在前向传递中不会被存储，并且在后向传递中根据需要重新计算。这样做可以节省内存，但增加了训练过程中的额外计算成本。

总结

Activation Checkpointing是一种优化内存使用的技术，通过在训练过程中只存储关键层的激活而不是所有层的激活来减少内存需求。这使得可以在有限的内存资源下训练更大的模型或使用更大的批量大小。虽然这种方法可以显著减少内存占用，但它也需要在反向传递期间重新计算未存储的激活，从而增加了计算开销和可能的训练时间。框架如PyTorch提供了对这种技术的支持，使其实现更为简便。Activation Checkpointing是一种通过有选择地保存中间激活值，并在需要时重新计算未保存激活值来优化内存使用的技术。它允许训练原本无法放入内存的大型模型，但需要付出额外的计算时间作为代价。