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 - 2和GPT - 3等不断涌现，这些模型的参数规模巨大，给训练带来了极大的挑战。传统的单节点训练方式在处理这些大型模型时往往会遇到内存不足的问题，因此模型并行技术应运而生。本文将深入探讨模型并行的相关内容，包括单节点训练的问题、常见NLP模型的介绍等。

2. 大型模型训练与模型并行概述

大型模型指的是那些由于参数过多，无法全部放入单个GPU内存的模型。在NLP训练中，通常分为预训练和微调两个阶段。预训练是从零开始训练整个大型模型，需要大量的数据和训练轮次；而微调则是以预训练模型为基础，在特定的下游任务上进行调整，所需的数据集较小，训练时间也相对较短。

在NLP训练中，我们通常聚焦于微调过程，并且假设每个任务在一组GPU或其他加速器上独立运行，模型有足够的层可以分布到多个GPU上，同时我们总是有预训练模型可供微调。

3. 单节点训练的内存不足问题

3.1 单GPU微调BERT模型

以BERT模型为例，使用单个GPU进行微调时，由于模型规模巨大以及中间结果过多，很容易出现内存不足（Out - of - Memory，OOM）错误。下面是在Ubuntu机器上使用PyTorch安装 transformers 库的步骤：

$ pip install transformers

安装完成后，务必通过以下方式确认安装的是正确版本（ >