阿里云PAI发布DeepRec Extension,打造稳定高效的分布式训练,并宣布开源!

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI正式发布自研的 DeepRec Extension(即 DeepRec 扩展),旨在以更低成本,更高效率进行稀疏模型的分布式训练。

近日,阿里云人工智能平台PAI正式发布自研的 DeepRec Extension即 DeepRec 扩展)旨在以更低成本,更高效率进行稀疏模型的分布式训练DeepRec Extension 在 DeepRec 训练推理框架之上,围绕大规模稀疏模型分布式训练,创新性地从训练任务的视角提出了自动弹性训练和分布式容错功能,进一步提升稀疏模型训练的整体效率,助力 DeepRec 引擎在稀疏场景中发挥更大的优势。

DeepRec Extension开源地址:https://github.com/DeepRec-AI/extension

DeepRec Extension 有效地解决了企业级场景大规模稀疏模型训练中的难点随着业务发展,模型尺寸增长到百 GB / TB 量级,分布式训练往往会遇到分布式建模接口复杂、资源预估困难且无法弹性、分布式容错机制过于简单和分布式环境复杂等问题,阻碍大尺寸模型高效、稳定地完成训练。DeepRec Extension 提供易用、高效、高性价比的框架,使得模型能够便捷地在分布式环境中运行,切实解决上述问题

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DeepRec Extension 设计思路及整体架构

DeepRec Extension 推出分布式训练资源预估、自动弹性训练、资源/计算图监控、自动备份容错等功能,有效降低了大规模稀疏模型训练的技术门槛和成本,同时提升了分布式训练的效率和稳定性。DeepRec Extension 简化分布式训练的工作流程,保障用户聚焦于模型的构建阶段,更加专注于模型本身的创新与优化,无需关注繁琐的底层架构配置。在性能提升方面,资源预估以及自动弹性训练为用户节约 20% ~ 60% 资源,在稳定性方面,PS 发生异常后,模型 E2E 训练吞吐提升 10%。

一直以来,大规模稀疏模型分布式训练是备受关注的话题,阿里云人工智能平台PAI正式将 DeepRec Extension 开源,与AI开发者共同打造更快更好的分布式训练框架,全面助力AI大模型发展!

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