キーワード解説

分散トレーニング環境におけるDeepSpeedを用いたAIモデル学習の高速化

「分散トレーニング環境におけるDeepSpeedを用いたAIモデル学習の高速化」とは、Microsoftが開発したオープンソースの深層学習最適化ライブラリDeepSpeedを活用し、複数のGPUやノードに分散された環境で大規模なAIモデル（特にTransformerベースのLLMなど）の学習を劇的に高速化・効率化する技術です。DeepSpeedは、ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) によるメモリ最適化、混合精度学習、モデル並列化などの先進的な手法を統合しており、限られたハードウェアリソースでも超大規模モデルの学習を可能にします。MLOpsにおけるLLMのファインチューニングプロセスにおいて、学習時間の短縮、計算コストの削減、より大規模なモデルの実験を可能にするための基盤技術として位置づけられます。

0 関連記事

分散トレーニング環境におけるDeepSpeedを用いたAIモデル学習の高速化とは

「分散トレーニング環境におけるDeepSpeedを用いたAIモデル学習の高速化」とは、Microsoftが開発したオープンソースの深層学習最適化ライブラリDeepSpeedを活用し、複数のGPUやノードに分散された環境で大規模なAIモデル（特にTransformerベースのLLMなど）の学習を劇的に高速化・効率化する技術です。DeepSpeedは、ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) によるメモリ最適化、混合精度学習、モデル並列化などの先進的な手法を統合しており、限られたハードウェアリソースでも超大規模モデルの学習を可能にします。MLOpsにおけるLLMのファインチューニングプロセスにおいて、学習時間の短縮、計算コストの削減、より大規模なモデルの実験を可能にするための基盤技術として位置づけられます。

このキーワードが属するテーマ

テーマ MLOps / LLMOps AIモデルの運用・監視・再学習のパイプライン構築 クラスター MLOpsでのファインチューニング MLOpsで実現する、最適なLLMファインチューニング

このキーワードに紐付く記事はまだありません