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GPUを使ったLLMのトレーニング: 手順解説

GPUを使ったLLMのトレーニング: 手順解説

Misskey AI

LLMトレーニングにおけるGPUの重要性

LLMトレーニングを加速するGPUの役割の理解

大規模言語モデル(LLM)は複雑な深層学習モデルであり、トレーニングには多大な計算リソースが必要です。LLMトレーニングの分野で革命を起こした重要な要素の1つが、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)の使用です。GPUは深層ニューラルネットワークのトレーニングに必要な高度な並列計算に優れています。これがLLMの基盤となっています。

従来のCPUと比較して、GPUは同時に多数の数学演算を実行できるため、深層学習に不可欠な行列乗算やテンソル演算を非常に効率的に行うことができます。この並列性により、GPUはLLMのトレーニングプロセスを加速し、最適なモデルパラメータに収束するのに必要な時間を短縮することができます。

LLMタスクにおけるCPUとGPUのパフォーマンス比較

この違いを明確にするために、簡単な例を見てみましょう。シーケンス長1024、バッチサイズ32のトランスフォーマーベースのLLMをトレーニングする場合を考えます。最新のCPU(Intel Core i9-11900Kなど)を使うと、トレーニングプロセスに数時間かかるでしょう。一方、高性能GPU(NVIDIA RTX 3090など)を使えば、同じトレーニングプロセスをわずか数分で完了できます。

この大きなパフォーマンス差は、トランスフォーマーベースのLLMに必要な膨大な行列乗算と注意計算をGPUが効率的に処理できるためです。GPUは数千もの演算コアを備えており、これらの操作に最適化されています。### GPUを活用したLLM(大規模言語モデル)トレーニングの探索

GPUをLLMトレーニングに使用することには以下のような主要な利点があります:

  1. 高速なトレーニング: 前述のように、GPUはトレーニングプロセスを大幅に高速化できるため、研究者や開発者がより短い時間で多くのモデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータ、トレーニング手法を探索できます。

  2. より大規模なモデルサイズ: 現代のGPUのメモリ容量により、より大規模で複雑なLLMのトレーニングが可能になり、自然言語処理タスクの幅広い分野での性能向上につながります。

  3. 効率的な推論: トレーニングに使用したのと同じGPUハードウェアを、効率的な推論にも活用できるため、本番環境でのLLMのリアルタイム展開が可能になります。

  4. スケーラビリティ: マルチGPUシステムや分散トレーニング設定の利用により、LLMトレーニングを複数のGPUの合計計算能力に拡張し、さらなる高速化が可能です。

  5. 消費電力の削減: LLMトレーニングに必要な計算には、CPUよりもGPUの方が一般的に省電力です。これにより、環境への影響も低減されます。

これらの利点から、GPU駆動のLLMトレーニングは、最先端の言語モデルの開発と、様々なアプリケーションへの展開において不可欠な要素となっています。

ハードウェア環境の設定

LLMトレーニング向けのGPUの選択

LLMトレーニング用のGPUを選択する際は、以下の重要な要素を考慮する必要があります:

  1. CUDA コア数: NVIDIA GPUの基本的な処理ユニットであるCUDAコアの数は、LLMトレーニングに必要な並列計算能力に直接影響します。

  2. メモリ容量: LLMはデータセットやバッチサイズが大きい場合にメモリ集約的になるため、十分なメモリ容量(例えば16GB以上)を持つGPUを選択する必要があります。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードについては翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

  3. メモリ帯域幅: GPUのメモリ帯域幅は、GPUメモリと処理コア間のデータ転送レートを決定するため、全体的な学習パフォーマンスに影響を及ぼします。

  4. テンサーコアのサポート: テンサーコアは、ニューラルネットワークの学習に一般的に使用される行列乗算や活性化関数の演算を高速化する、NVIDIA GPUの専用ハードウェアユニットです。NVIDIA Ampereアーキテクチャなど、テンサーコアをサポートするGPUを選択しましょう。

  5. 消費電力: GPUの消費電力は、全体的なエネルギー効率や冷却要件に影響を与えるため、考慮する必要があります。

LLM学習に適したGPUモデルには、NVIDIA RTX 3090、NVIDIA A100、NVIDIA A40などがあります。これらのGPUは、パフォーマンス、メモリ容量、エネルギー効率のバランスが良好です。

GPUメモリと処理能力に関する考慮事項

LLM学習のためのハードウェア環境を構成する際は、GPUが特定のモデルとデータセットの要求に十分なメモリと処理能力を持っていることを確認することが不可欠です。

一般的に、パラメータ数が多く入力シーケンスが長いLLMほど、より多くのGPUメモリを必要とします。例えば、1750億パラメータのGPT-3モデルを効果的に学習するには、48GBを超えるGPUメモリが必要になる可能性があります。一方、GPT-2やBERTなどのより小さなLLMは、16GBや24GBのGPUメモリで収まる可能性があります。

メモリ容量に加えて、GPUの処理能力(CUDA コアとテンサーコアの数)も、学習速度と効率に影響します。NVIDIA A100などの高性能GPUは、より低性能なGPUと比べて学習プロセスを大幅に高速化できます。

ハードウェアを選択する際は、LLMモデルとデータセットのメモリおよび処理要件を慎重に評価し、ニーズに合ったGPUを選択することが重要です。### GPUハードウェアとフレームワークの互換性の確保

LLMトレーニングにGPUハードウェアを活用する際は、GPUとお使いのディープラーニングフレームワークおよびLLMモデルの互換性を確認することが重要です。

TensorFlowやPyTorchなどの主要なディープラーニングフレームワークは、NVIDIA GPUとCUDAエコシステムに対して包括的なサポートを提供しています。ただし、フレームワーク、CUDA、GPUモデルの間の具体的なバージョン要件と互換性を確認する必要があります。

例えば、TensorFlow 2.xを使用する場合は、GPUがCUDA 11.xおよび対応するcuDNNライブラリバージョンをサポートしていることを確認する必要があります。同様に、PyTorchを使用する場合は、お使いのGPUモデルに対するCUDAバージョンとドライバの要件を確認する必要があります。

ハードウェアとソフトウェアのコンポーネントを慎重に調整することで、互換性の問題を回避し、GPUアクセラレーションを活用したLLMトレーニング環境を最適なパフォーマンスで設定できます。

ソフトウェア環境の構成

必要なディープラーニングフレームワーク(TensorFlow、PyTorch等)のインストール

GPUアクセラレーションを活用したLLMトレーニングを始めるには、適切なディープラーニングフレームワークをインストールする必要があります。最も一般的なオプションはTensorFlowとPyTorchで、どちらもGPUトレーニングに対する広範なサポートを提供しています。

Ubuntu上でTensorFlowにGPUサポートをインストールする例は以下の通りです:

# NVIDIA CUDA Toolkitのインストール
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-cuda-toolkit
 
# GPUサポート付きTensorFlowのインストール
pip install tensorflow-gpu

PyTorchにGPUサポートをインストールする場合は以下のようになります:

# CUDA対応PyTorchのインストール
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

CUDA バージョン(例ではcu116)は、お使いのGPUのCUDA機能に合わせて適切なものに置き換えてください。

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GPU サポートのための CUDA と cuDNN ライブラリのセットアップ

ディープラーニングフレームワークに加えて、LLM トレーニングの GPU アクセラレーションを有効にするには、CUDA Toolkit と cuDNN (CUDA Deep Neural Network) ライブラリをインストールする必要があります。

  1. CUDA Toolkit のインストール:

    • NVIDIA のウェブサイトから CUDA Toolkit をダウンロードし、GPU の機能に合わせてバージョンを選択してください。
    • お使いのオペレーティングシステムのインストール手順に従って、CUDA 環境を設定してください。
  2. cuDNN ライブラリのインストール:

    • NVIDIA のウェブサイトから cuDNN ライブラリをダウンロードし、CUDA バージョンと互換性があることを確認してください。
    • cuDNN ファイルを解凍し、CUDA インストールディレクトリにコピーしてください。

Ubuntu システムで CUDA と cuDNN ライブラリをセットアップする例は以下の通りです:

# CUDA Toolkit のダウンロードと解凍
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
 
# cuDNN ライブラリのダウンロードと解凍
wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.3.2.44/11.5_20220421/cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5.tar.gz
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5.tar.gz
sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

CUDA とcuDNN のバージョンは、お使いのシステムの要件に合わせて更新してください。

GPU アクセラレーション環境の確認

必要なソフトウェアコンポーネントをインストールした後、簡単なテストスクリプトを実行して GPU アクセラレーション環境を確認できます。以下は TensorFlow を使った例です:

import tensorflow as tf
 
# GPU が利用可能かどうかを確認
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
 
# 単純なテンソルを作成し、行列乗算を実行
x = tf.random.normal([1000, 1000])
y = tf.random.normal([1000, 1000])
z = tf.matmul(x, y)
 
print(z)

出力に利用可能な GPU の数が表示され、行列乗算が正常に実行されれば、GPU アクセラレーション環境が正しく設定されていることを確認できます。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードについては、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

GPU加速環境の設定が正しく行われていれば、処理が正常に完了します。

あるいは、nvidia-smiコマンドラインツールを使ってGPUハードウェアの状態と使用状況を確認することもできます。

これらの手順に従うことで、LLMトレーニングタスクにGPUの力を活用できる適切に設定されたソフトウェア環境が整います。

LLMデータセットの準備

LLMトレーニング用のデータセットの収集と前処理

高品質なデータセットの準備は、LLMトレーニングプロセスにおける重要なステップです。データセットは、LLMが得意とするドメインやタスクを反映したものでなければならず、モデルのパフォーマンスを最適化するために、慎重にクリーニングと前処理を行う必要があります。

LLMトレーニング用のデータを収集する際は、ウェブページ、書籍、記事、その他のテキストコーパスなどを検討してください。データの多様性を確保し、広範囲のトピックやスタイルをカバーすることで、LLMが堅牢で一般化された言語表現を学習できるようにする必要があります。

生のデータを入手したら、トレーニングに備えて前処理を行う必要があります。これには以下のような作業が含まれます:

  1. トークン化: テキストを、LLMが理解できる個別のトークン(単語、サブワードなど)に分割する。
  2. パディングと切り詰め: すべての入力シーケンスの長さを一致させるため、短いシーケンスはパディングし、長いシーケンスは切り詰める。
  3. 語彙の作成: LLMがトレーニング中に使用する一意のトークンからなる語彙を構築する。
  4. テキストの正規化: 小文字化、句読点の除去、特殊文字の処理などを行う。
  5. データ拡張: テキスト生成、言い換え、機械翻訳などの手法を適用し、トレーニングデータの多様性を高める。

Hugging Face Transformersライブラリを使ってPythonでテキストデータを前処理する例は以下の通りです:

from transformers import BertTokenizer
 
# BERTトークナイザーをロード
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
 
# トークン化
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
 
text = "これはプリプロセシングのためのサンプルテキストです。"
encoded_input = tokenizer(text, padding='max_length', max_length=128, truncation=True, return_tensors='pt')
 
# トークン化された入力を出力する
print(encoded_input)

このコードは、入力テキストをトークン化し、128トークンの固定長に埋め込むか切り詰め、PyTorchのテンソルとして返します。これは、LLMトレーニングパイプラインで使用できます。

大規模データセットの処理とメモリ制約の管理

LLMを扱う際は、単一のGPUの利用可能メモリを超える大規模なデータセットに遭遇する可能性があります。これらの状況に対処するために、メモリ制約を管理し、トレーニング中のデータ読み込みを効率的に行うさまざまな戦略を採用できます。

一般的なアプローチの1つは、一度に全データセットをメモリに読み込むのではなく、データジェネレーターデータローダーを使用して、ディスクからより小さなバッチでデータをストリーミングすることです。これにより、メモリ不足のエラーを回避しながら、大規模なデータセットでトレーニングできます。

たとえば、Hugging Face Datasetsライブラリを使用して、効率的にデータをストリーミングするデータローダーを作成できます:

from
```画像分類のための簡単なCNNアーキテクチャの例:
 
```python
import torch.nn as nn
 
class MyCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 1つ目の畳み込み層
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 1つ目のプーリング層
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 2つ目の畳み込み層
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 2つ目のプーリング層
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128) # 1つ目の全結合層
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10) # 2つ目の全結合層
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x))) # 1つ目の畳み込み層とプーリング層
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x))) # 2つ目の畳み込み層とプーリング層
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7) # 平坦化
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) # 1つ目の全結合層
        x = self.fc2(x) # 2つ目の全結合層
        return x

この例では、CNNは2つの畳み込み層、2つのプーリング層、2つの全結合層で構成されています。畳み込み層は入力画像から特徴を抽出し、プーリング層は空間次元を縮小し、全結合層が最終的な分類を行います。

再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

再帰型ニューラルネットワーク (RNN) は、テキスト、音声、時系列データなどの順序性のあるデータを処理するのに適した種類のニューラルネットワークです。順方向ニューラルネットワークとは異なり、RNNは「記憶」を持ち、現在の入力に前の入力の文脈を考慮に入れることができます。

RNNの主な構成要素は以下の通りです:

  1. 再帰層: 入力シーケンスを1つずつ処理し、次の時間ステップに渡される隠れ状態を維持します。
  2. 全結合層: 再帰層の出力を受け取り、最終的な分類や予測を行います。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

これは、テキスト分類のための簡単なRNNの例です:

import torch.nn as nn
 
class MyRNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_size):
        # 親クラスのコンストラクタを呼び出す
        super(MyRNN, self).__init__()
        # 単語埋め込み層
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        # RNNレイヤー
        self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        # 全結合層
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_size)
 
    def forward(self, x):
        # 単語埋め込みを計算
        embedded = self.embedding(x)
        # RNNレイヤーを通過
        output, hidden = self.rnn(embedded)
        # 最後の隠れ状態を全結合層に入力
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

この例では、RNNは単語埋め込み層、recurrentレイヤー、全結合層で構成されています。単語埋め込み層は入力テキストを単語埋め込みの系列に変換し、recurrentレイヤーはその系列を1単語ずつ処理し、全結合層が最終的な分類を行います。

Long Short-Term Memory (LSTMs)とGated Recurrent Units (GRUs)

基本的なRNNは一部のタスクでは効果的ですが、勾配消失問題に悩まされ、長期依存関係を学習するのが難しい場合があります。この問題に対処するため、Long Short-Term Memory (LSTMs)やGated Recurrent Units (GRUs)などの高度なrecurrent architectureが開発されています。

LSTMsとGRUsは、入力系列から選択的に情報を記憶・忘却するゲートメカニズムを使うrecurrent neural networksの一種です。これにより、長期依存関係をより良く捉えることができ、言語モデリング、機械翻訳、音声認識などの系列to系列タスクでより良い性能を発揮します。

以下は、テキスト分類のためのLSTMの例です:

import torch.nn as nn
 
class MyLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_size):
        # 親クラスのコンストラクタを呼び出す
        super(MyLSTM, self).__init__()
        # 単語埋め込み層
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        # LSTMレイヤー
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden.
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
 
_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_size)
 
    def forward(self, x):
        # 入力xをembeddingレイヤーに通す
        embedded = self.embedding(x)
        # LSTMレイヤーに入力し、出力と最終的な隠れ状態と細胞状態を取得する
        output, (hidden, cell) = self.lstm(embedded)
        # 最終的な隠れ状態を全結合レイヤーに通して出力を得る
        output = self.fc(hidden.squeeze(0))
        return output

この例では、LSTMにembeddingレイヤー、LSTMレイヤー、全結合レイヤーが含まれています。LSTMレイヤーは入力シーケンスを単語ごとに処理し、隠れ状態と細胞状態を次のタイムステップに渡します。最終的な隠れ状態は全結合レイヤーによって分類タスクに使用されます。

Transformersとアテンション機構

RNNやその派生モデルは系列変換タスクで広く使われてきましたが、入力シーケンスを一つずつ処理する必要があり、長距離依存関係を捉えるのが難しいという課題がありました。これらの課題に対処するため、アテンション機構に基づく新しいアーキテクチャであるTransformerが登場しました。

Transformerの主要な構成要素は以下の通りです:

  1. アテンション機構: 出力を生成する際に、入力シーケンスの中で最も関連性の高い部分に注目できるようにする機構です。
  2. エンコーダ-デコーダアーキテクチャ: Transformerはエンコーダとデコーダから構成され、エンコーダが入力シーケンスを処理し、デコーダが出力シーケンスを生成します。
  3. マルチヘッドアテンション: Transformerでは複数のアテンションヘッドを使用し、それぞれが入力シーケンスの異なる部分に注目するようにパラメータを学習します。

機械翻訳のためのTransformer ベースのモデルの例は以下の通りです:

import torch.nn as nn
from transformers import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
 
class MyTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dropout=0.1):
        super(MyTransformer, self).__init__()
        # 入力側の単語埋め込み
        self.src_embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)
        # 出力側の単語埋め込み
        self.tgt_embedding = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)
```n.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)
        エンコーダレイヤー = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.エンコーダ = TransformerEncoder(エンコーダレイヤー, num_layers)
        self.linear = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)
 
    def forward(self, src, tgt):
        src_emb = self.src_embedding(src)
        tgt_emb = self.tgt_embedding(tgt)
        エンコーダ出力 = self.エンコーダ(src_emb)
        出力 = self.linear(エンコーダ出力)
        return 出力

このサンプルでは、Transformerモデルがエンコーダ-デコーダアーキテクチャを使用しています。エンコーダが入力シーケンスを処理し、デコーダが出力シーケンスを生成します。エンコーダは複数の注意機構を使用して、出力を生成する際に入力シーケンスの最も関連する部分に焦点を当てます。

結論

ディープラーニングは人工知能の分野を革新し、画像認識から自然言語処理まで、幅広い課題でマシンを優れた性能に導きました。本記事では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、循環型ニューラルネットワーク(RNN)、長短期記憶(LSTM)、ゲート付き循環ユニット(GRU)、Transformerなどの主要なディープラーニングアーキテクチャを探索しました。

これらのアーキテクチャはそれぞれ長所短所があり、どのアーキテクチャを使うかはタスクや入力データの特性によって異なります。CNNは画像処理に適し、RNNとその派生モデルは系列データ処理に優れ、Transformerは様々な系列変換タスクで優れた性能を発揮します。

ディープラーニングの進化は続き、より強力で汎用的なアーキテクチャが登場することが期待されます。これらのディープラーニングモデルの基本原理と主要コンポーネントを理解することで、複雑な現実世界の問題を解決し、人工知能の可能性を最大限に引き出すことができるでしょう。