
使用場景
在自然語言處理(NLP)任務中,使用EPLB優化Transformer模型的專家並行訓練,顯著提高訓練速度。
在計算機視覺任務中,通過EPLB實現多GPU環境下的專家負載均衡,提升模型性能。
在大規模推薦系統中,利用EPLB優化專家並行訓練過程,減少訓練時間和資源消耗。
產品特色
支持層次化負載均衡和全局負載均衡兩種策略,適應不同階段的訓練需求。
通過冗餘專家策略,動態複製負載較重的專家,確保負載平衡。
利用組限制專家路由,儘量將同一組的專家放置在同一節點上,減少跨節點通信。
提供基於估計專家負載的專家複製和放置計劃,支持自定義負載預測方法。
開源實現,便於用戶在不同框架中集成和擴展。
使用教程
1. 克隆EPLB倉庫到本地。
2. 安裝依賴庫,如PyTorch等。
3. 準備專家負載數據,例如通過歷史統計計算負載。
4. 調用`eplb.rebalance_experts`函數,傳入負載數據和相關參數(如副本數、節點數、GPU數等)。
5. 根據輸出的專家複製和放置計劃,配置模型訓練環境。
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