كيف يتعامل بايتورش لايتنينج

1. التدريب الموزع: يدير فئة Pytorch Lightning's "المدرب" عملية التدريب ، بما في ذلك التدريب الموزع عبر نوى TPU. يستخدم "distributedDataSampler` لتوزيع البيانات بشكل مناسب على كل قلب TPU [1].

2. تكرار النموذج: يتم نسخ النموذج عبر كل قلب TPU ، مما يسمح بالحساب الموازي. تتم معالجة هذه النسخ المتماثل من خلال استراتيجية DDP الخاصة بـ Pytorch ، والتي تضمن أن كل أساسية تقوم بمعالجة جزء من البيانات [1].

3. الاتصال المتدرج: بعد حساب التدرجات المحلية على كل جوهر ، يستخدم Lightning Pytorch مكتبة XLA لمزامنة هذه التدرجات عبر النوى. يتم تحقيق ذلك من خلال عملية Allreduce ، والتي تجمع التدرجات من جميع النوى وتحديث معلمات النموذج بشكل موحد عبر جميع النسخ المتماثلة [2].

4. التحديثات المتزامنة: يتم استخدام الدالة `extimizer_step (Optimizer)` في pytorch / xla لحساب التدرجات وبدء تحديثات متزامنة. هذا يضمن أن تبدأ جميع النسخ المتماثلة النموذجية من نفس الحالة في كل تكرار تدريبي ، مع الحفاظ على الاتساق عبر البيئة الموزعة [2].

بشكل عام ، يقوم Pytorch Lightning بتبسيط عملية نماذج التدريب على TPUs من خلال أتمتة توزيع البيانات والتدرجات ، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على تطوير النماذج دون القلق بشأن تعقيدات التدريب الموزعة الأساسية.