Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Trong lĩnh vực đào tạo mô hình AI, nhu cầu tự động hóa trở nên quan trọng khi các công việc mở rộng quy mô trên các cụm GPU lớn. Người xây dựng mô hình phải đối mặt với thách thức là duy trì mức sử dụng và năng suất GPU cao, nhưng lại bị cản trở bởi nhu cầu can thiệp thủ công khi xảy ra lỗi. Để nâng cao trải nghiệm đào tạo, các hệ thống phải có khả năng phục hồi tốt hơn và cung cấp khả năng quy kết lỗi có độ trễ thấp và khả năng chuyển đổi dự phòng tự động dựa trên phân tích nguyên nhân gốc rễ kỹ lưỡng.

Trong quy trình khắc phục sự cố truyền thống, trước tiên người xây dựng mô hình phát hiện sự cố trong quá trình chạy đào tạo. Sau đó, họ phải làm việc với các nhóm cơ sở hạ tầng và vận hành để thu thập dữ liệu và chẩn đoán sự cố để xác định xem đó là phần cứng, phần mềm hay sự cố thường xuyên xảy ra. Quy trình thủ công này không chỉ làm chậm chu kỳ phát triển mà còn cản trở quá trình thử nghiệm nhanh chóng, đặc biệt là khi độ phức tạp của hệ thống tăng lên khi thử nghiệm mở rộng quy mô.

Để giải quyết những vấn đề này, cần tập trung vào việc giảm thiểu thời gian chết. Theo quan điểm của người xây dựng mô hình, thời gian chết bao gồm tất cả thời gian đào tạo không hiệu quả, bao gồm các điểm kiểm tra, công việc bị mất do lỗi, tắt máy và thời gian khởi động lại. Các hệ thống phản ứng và chủ động rất quan trọng trong suốt quá trình đào tạo để giảm thời gian chết. Quy kết lỗi là một yếu tố quan trọng, vì hệ thống phải xác định xem nó có thể tự động giải quyết vấn đề hay cần sự can thiệp của người dùng. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về quy kết lỗi. Chúng tôi sẽ để lại thời gian khôi phục và các kỹ thuật tự động hóa cụ thể cho các cuộc thảo luận sau.

Quy kết lỗi được phân loại thành sự cố ngay lập tức, thư viện giao tiếp bị treo và chậm lại. Những lỗi này biểu hiện dưới dạng gián đoạn và chậm lại đột ngột có thể làm gián đoạn đáng kể quá trình đào tạo. Để giải quyết hiệu quả những vấn đề này, cần phải phân tích toàn diện dữ liệu từ xa của cụm, nút và ứng dụng. Phương pháp đo từ xa thống nhất này cho phép cả nhóm nghiên cứu và nhóm vận hành có sự hiểu biết chung về hành vi của hệ thống và các kiểu lỗi, tạo điều kiện cho việc gỡ lỗi được cải thiện và tăng cường hệ thống chủ động.

Tóm lại, để đạt được thời gian hoạt động cao và trải nghiệm đào tạo liền mạch, cần có phương pháp tiếp cận toàn diện bao gồm cả cơ sở hạ tầng và kinh nghiệm của nhà phát triển. Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa các ứng dụng và cơ sở hạ tầng, quy trình này không chỉ cải thiện tốc độ và độ chính xác của việc gỡ lỗi mà còn thúc đẩy một hệ thống chủ động hơn. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào việc phát triển mô hình và tiến bộ khoa học, đồng thời để lại những phức tạp về hoạt động cho các hệ thống mạnh mẽ hiện có.