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Este artículo aborda el problema de la sobrecarga de inicio en el entrenamiento de modelos de lenguaje (LLM) a gran escala. Mientras que estudios previos se centran principalmente en la eficiencia y estabilidad del entrenamiento, este artículo se centra en el problema del retraso en el inicio del entrenamiento, que cobra cada vez mayor importancia en entornos industriales a gran escala. Con base en datos operativos reales, analizamos en profundidad la sobrecarga de inicio del entrenamiento LLM, analizamos sus componentes, cuantificamos su impacto directo e investigamos su escalabilidad según el tamaño del trabajo. Con base en estos hallazgos, proponemos Bootseer, un marco de optimización a nivel de sistema que aborda tres cuellos de botella principales: la carga de imágenes de contenedor, la instalación de dependencias en tiempo de ejecución y la reanudación de los puntos de control del modelo. Demostramos experimentalmente que Bootseer reduce la sobrecarga de inicio en un 50 % mediante la introducción de tres técnicas: registro y precarga de bloques activos, captura de instantáneas de dependencias y HDFS-FUSE segmentado.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentar cuantitativamente la severidad de los costos generales al iniciar estudios de LLM a través de datos operativos reales.
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Analizar las principales causas de gastos generales al iniciar estudios de LLM y sugerir soluciones efectivas.
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Se logró una reducción del 50% en los costos iniciales de aprendizaje de LLM con Bootseer.
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Presentamos un marco práctico de optimización de sistemas aplicable a sitios industriales.
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Limitations:
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Las mejoras de rendimiento de Bootseer podrían limitarse a un entorno específico (el clúster de los autores). Se requiere más investigación para determinar su generalización a otros entornos.
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Los tipos y tamaños de los LLM analizados pueden ser limitados. Se requiere una mayor investigación sobre una gama más amplia de LLM.
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Es necesaria una evaluación más profunda de la estabilidad y capacidad de mantenimiento a largo plazo de Bootseer.
