Talia Gershon, IBM 研究院混合云架構(gòu)研究總監(jiān)
Priya Nagpurkar, IBM 研究院混合云平臺(tái)研發(fā)副總裁
Carlos Costa, IBM 研究院基礎(chǔ)模型和多云業(yè)務(wù)首席研究科學(xué)家
Darrell Reimer, IBM 研究院杰出工程師
基礎(chǔ)模型和生成式 AI 激發(fā)人類的集體想象力，推動(dòng)我們發(fā)現(xiàn)改善生活和工作方式的新方法。 從通過自然語言實(shí)現(xiàn)更加無縫的技術(shù)交互，到自動(dòng)生成代碼或其他數(shù)據(jù)，再到跨科學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的用例，再到應(yīng)用于多科學(xué)領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型的應(yīng)用場(chǎng)景與日俱增越來越多。 IBM 的目標(biāo)是將該技術(shù)融入我們的產(chǎn)品組合多個(gè)產(chǎn)品，幫助我們的客戶快速高效且安全地將基礎(chǔ)模型應(yīng)用到他們自己的產(chǎn)品中。在自己的產(chǎn)品中應(yīng)用基礎(chǔ)模型。
在這一過程中，我們分享了為什么在 IBM Cloud 中構(gòu)建 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī) Vela。 這項(xiàng)工作大力推動(dòng)我們重構(gòu)整個(gè)技術(shù)堆棧，從而加快我們訓(xùn)練、微調(diào)和部署尖端 AI 模型的步伐。 通過這個(gè)過程，我們成功構(gòu)建了一個(gè)面向基礎(chǔ)模型時(shí)代進(jìn)行優(yōu)化的現(xiàn)代化、靈活的 AI 軟件棧。
本博文將介紹在 Red Hat OpenShift Container Platform 上運(yùn)行的高性能云原生 AI 訓(xùn)練堆棧，該平臺(tái)是新推出的watsonx 平臺(tái)的構(gòu)建基礎(chǔ)。
作為訓(xùn)練堆棧的補(bǔ)充，我們的技術(shù)�？山档统杀九c優(yōu)化性能，對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行調(diào)整并為其提供服務(wù)。 以下多項(xiàng)技術(shù)已貢獻(xiàn)給開源社區(qū)在開源社區(qū)中發(fā)布，如 PyTorch、Ray、Kserve 和 Open Data Hub (ODH) （一個(gè)可在 Kubernetes 上構(gòu)建、部署和管理數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的開源平臺(tái)）。 在 ODH 上發(fā)展成熟的技術(shù)隨后被引入 Red Hat 的 OpenShift AI，IBM 目前的新一代 AI 平臺(tái) watsonx.ai 使用 Red Hat OpenShift AI。 借助這種方法，IBM 和 Red Hat 為客戶提供最先進(jìn)的開源基礎(chǔ)模型棧，以支持在他們選擇的任何環(huán)境（本地、IBM Cloud 或其他公有云）中運(yùn)行。
如需了解IBM技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)的更多信息，點(diǎn)擊訪問IBM官網(wǎng)。
我們的基礎(chǔ)模型訓(xùn)練方法
我們?cè)陂_始重構(gòu) AI 訓(xùn)練堆棧時(shí)有兩個(gè)目標(biāo)。 首先，一是希望保持傳統(tǒng) HPC 系統(tǒng)的實(shí)用性：最大程限度提高硬件利用率，并高效利用高性能基礎(chǔ)架構(gòu)。 其次，二是希望提供混合云開發(fā)體驗(yàn)的靈活性和生產(chǎn)力優(yōu)勢(shì)：提高開發(fā)敏捷性和代碼重用率，簡(jiǎn)化基礎(chǔ)架構(gòu)和軟件的管理與擴(kuò)展。 為了實(shí)現(xiàn)第二個(gè)目標(biāo)，我們使用 Kubernetes 構(gòu)建解決方案，通過容器復(fù)用代碼以及擴(kuò)展軟件。 但這一決定意味著我們需要將 Kubernetes 轉(zhuǎn)化為可處理高性能工作負(fù)載的平臺(tái)。
我們還需要一個(gè)可以應(yīng)對(duì)每一步 AI 訓(xùn)練工作流程的解決方案：進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式訓(xùn)練和模型驗(yàn)證。 我們確定了合作的關(guān)鍵開源社區(qū)，共同處理端到端工作流程，確定了需要克服的關(guān)鍵用戶體驗(yàn)障礙，以便用戶啟動(dòng)、運(yùn)行和擴(kuò)展工作。
下圖1的左側(cè)介紹了我們的訓(xùn)練軟件堆棧的整體情況，該堆棧自2022年底以來一直在 IBM Cloud 的 Vela 上運(yùn)行，由 IBM 研究院使用。 圖1右側(cè)描述了我們用于調(diào)整和提供基礎(chǔ)模型的堆棧，稍后將在博客中詳細(xì)討論。
圖1：我們的云原生軟件堆棧，用于訓(xùn)練和驗(yàn)證（左）以及調(diào)優(yōu)和服務(wù)（右）基礎(chǔ)模型 高級(jí) Kubernetes 原生資源利用與管理
這項(xiàng)工作伊始，Kubernetes 生態(tài)系統(tǒng)在大規(guī)模和高性能 AI 工作負(fù)載方面仍然存在重大差距。 早期關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域之一是將基礎(chǔ)架構(gòu)功能（如網(wǎng)絡(luò)資源）應(yīng)用于工作負(fù)載，而不會(huì)產(chǎn)生額外的開銷。 為此了實(shí)現(xiàn)這一想法，我們創(chuàng)建了一個(gè)多 NIC CNI 操作程序，消除了封裝，可配置底層網(wǎng)絡(luò)接口并將網(wǎng)絡(luò)延遲減少了一半，消除了封裝，同時(shí)與開箱即用的容器網(wǎng)絡(luò)解決方案相比帶寬增加了七倍。帶寬比即用型容器網(wǎng)絡(luò)解決方案多出7倍。 這些改進(jìn)對(duì)最終用戶完全透明。
我們嘗試填補(bǔ)的第二個(gè)空白領(lǐng)域是使用正確的云原生作業(yè)調(diào)度程序。 由于大量 AI 開發(fā)人員希望提交作業(yè)以在 Vela 上運(yùn)行，我們需要一個(gè)調(diào)度程序來分配資源并確定作業(yè)的優(yōu)先級(jí)，以最大限度地提升資源利用率。 為了解決這個(gè)問題，IBM 研究人員創(chuàng)建了多集群應(yīng)用進(jìn)程調(diào)度程序 (MCAD)，可提供作業(yè)隊(duì)列、作業(yè)優(yōu)先級(jí)與搶占、超時(shí)以及系統(tǒng)用戶之間的資源共享編排。 此外，我們啟用了工作負(fù)載打包和分組調(diào)度，以消除資源碎片，這些都通過 OpenShift 實(shí)現(xiàn)。 我們進(jìn)一步開發(fā)了InstaScale，它與 MCAD 共同動(dòng)態(tài)擴(kuò)展云托管的 OpenShift 集群。 通過自動(dòng)從云提供商獲取 GPU 并按需發(fā)布，InstaScale 讓從業(yè)者不必?fù)?dān)心基礎(chǔ)架構(gòu)管理和成本問題。
高效、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)預(yù)處理，模型訓(xùn)練與驗(yàn)證
為了使 AI 管道中的所有運(yùn)行步驟簡(jiǎn)單高效，我們主要運(yùn)用 和貢獻(xiàn)PyTorch 和 Ray 這兩項(xiàng)關(guān)鍵的開源技術(shù)，并做出自己的貢獻(xiàn)。 借助 Ray，我們使用數(shù)據(jù)科學(xué)家友好的 Python API 實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)預(yù)處理（例如使用仇恨、濫用和褻瀆過濾器過濾數(shù)據(jù)）和后處理步驟（例如模型微調(diào)和驗(yàn)證）。 通過運(yùn)行Ray with MCAD，我們支持通過并發(fā)運(yùn)行的異構(gòu) Ray 作業(yè)高效共享資源池。
我們正與 PyTorch 合作推進(jìn)對(duì)分布式訓(xùn)練的支持，包括通過引入 rate_limiter 來改進(jìn)對(duì)完全分片數(shù)據(jù)并行 (FSDP) 訓(xùn)練 API 的支持。 我們最近展演示了在基于以太網(wǎng)的環(huán)境（如 IBM Cloud 中的 Vela）上為參數(shù)為10B+ 的模型高效擴(kuò)展分布式訓(xùn)練作業(yè)。 此外，通過集成MCAD 與 TorchX（TorchX 是 PyTorch 應(yīng)用的通用作業(yè)啟動(dòng)器），我們能夠使用不同 API 和框架以透明方式支持多種基于 PyTorch 的作業(yè)。 這些工作都受底層工作管理系統(tǒng)的支持，無需 AI 從業(yè)者修改代碼。
簡(jiǎn)化用戶體驗(yàn)
工作流程本身的訓(xùn)練分為以下三個(gè)步驟：模型探索（通常是使用一些 GPU 運(yùn)行的縮小試驗(yàn)）、擴(kuò)展分布式訓(xùn)練作業(yè)（消耗數(shù)百個(gè) GPU）以及模型驗(yàn)證。 對(duì)于許多 AI 從業(yè)者來說，編排這些步驟可能很復(fù)雜，而且配置和管理的時(shí)間長(zhǎng)。 我們通過CodeFlare項(xiàng)目解決了這一挑戰(zhàn)，它能夠提供引導(dǎo)式、簡(jiǎn)化的用戶體驗(yàn)，以有效地提高訓(xùn)練、測(cè)試和監(jiān)控模型訓(xùn)練生命周期的效率。
CodeFlare CLI（基于控制臺(tái)和 UI）指導(dǎo)用戶應(yīng)對(duì)復(fù)雜的遠(yuǎn)程 OpenShift 集群運(yùn)行，同時(shí)自動(dòng)執(zhí)行作業(yè)配置、存儲(chǔ)設(shè)置、日志記錄以及管理用于監(jiān)控和分析的端點(diǎn)。CodeFlare SDK（基于 Jupyter）為用戶提供直觀的 Python 界面，進(jìn)行批處理資源請(qǐng)求處理、作業(yè)提交和觀察。 借助這些功能，我們大大降低了 AI 研究同事進(jìn)入云原生堆棧的門檻。
在 Vela 上運(yùn)行我們的軟件棧
到2022年底，IBM 的所有基礎(chǔ)模型訓(xùn)練工作都過渡到在 IBM Cloud 的 Vela 上運(yùn)行此軟件棧。 如今，MCAD 管理這些 AI 作業(yè)的隊(duì)列，從單 GPU 作業(yè)到利用超過512個(gè) GPU 的作業(yè)，并處理作業(yè)優(yōu)先級(jí)和配額管理。 我們?cè)谶^程中發(fā)現(xiàn)了其他方法，可以讓團(tuán)隊(duì)在以 GPU 為中心的環(huán)境中（如 Vela）中管理 OpenShift 集群更輕松，例如，通過增強(qiáng) OpenShift Installer 配置基礎(chǔ)架構(gòu) (IPI)，以便更輕松地在高性能基礎(chǔ)架構(gòu)上部署和管理 OpenShift。
我們的基礎(chǔ)模型調(diào)優(yōu)和服務(wù)方法
訓(xùn)練和驗(yàn)證最先進(jìn)的基礎(chǔ)模型是 AI 價(jià)值鏈的關(guān)鍵早期階段，但當(dāng)模型在 AI 工作流程的調(diào)優(yōu)和推理步驟中投入生產(chǎn)使用時(shí)，最終會(huì)捕獲真正的價(jià)值。 我們用于推理和模型調(diào)優(yōu)的軟件棧主要是在底層硬件上高效執(zhí)行模型，以最佳方式批處理傳入的請(qǐng)求，簡(jiǎn)化 AI 與應(yīng)用的集成，并提供最先進(jìn)的模型適應(yīng)技術(shù)。 上圖1的右側(cè)介紹了我們的基礎(chǔ)模型調(diào)優(yōu)和服務(wù)棧，以下是更為詳細(xì)的描述。
推理性能
用于優(yōu)化基礎(chǔ)模型在給定硬件平臺(tái)上運(yùn)行方式的軟件庫(kù)可以將吞吐量和延遲提高10-100倍。 我們的服務(wù)軟件棧中有一組精心設(shè)計(jì)的成熟優(yōu)化路徑（包括 ONNX 和 Hugging Face Optimum），用于推理常見模型架構(gòu)，并且可擴(kuò)展，以能夠適應(yīng)新的推理服務(wù)器或優(yōu)化。 考慮到 AI 和開源社區(qū)的快速創(chuàng)新步伐，可擴(kuò)展性是我們軟件棧的關(guān)鍵設(shè)計(jì)點(diǎn)。 此外，真正的 AI 服務(wù)會(huì)同時(shí)收到來自多個(gè)用戶的、針對(duì)多個(gè)模型的大量推理請(qǐng)求。 我們的服務(wù)堆棧動(dòng)態(tài)批處理傳入的請(qǐng)求，并通過構(gòu)建和反饋 Hugging Face、Kserve 和 Model Mesh 社區(qū)，有效地在模型之間進(jìn)行多路復(fù)用。
簡(jiǎn)化應(yīng)用程序集成
目前可用于運(yùn)行 AI 模型的推理服務(wù)器需要用戶具備大量的 AI 專業(yè)知識(shí)。 模型的輸入和輸出都是張量。 對(duì)于希望利用這些模型完成任務(wù)的應(yīng)用開發(fā)人員來說，這種格式并不易于理解。 為了使此過程對(duì)開發(fā)人員更加友好，必須將模型輸出轉(zhuǎn)換為更易于使用的內(nèi)容。 我們創(chuàng)建了 Caikit 抽象層，可為應(yīng)用開發(fā)人員提供直觀的 API 和數(shù)據(jù)模型，并提供一個(gè)穩(wěn)定的接口，支持模型和應(yīng)用獨(dú)立發(fā)展。 這一抽象層在 IBM 的 Watson 模型中使用，用于提供基礎(chǔ)架構(gòu)，并將很快貢獻(xiàn)給開源很快將作為開源項(xiàng)目提供。
基礎(chǔ)模型調(diào)優(yōu)整
基礎(chǔ)模型的關(guān)鍵價(jià)值主張之一是能夠利用預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型，并使用專用數(shù)據(jù)“調(diào)優(yōu)整”或“適應(yīng)”，以提高其下游任務(wù)的性能。 我們的目標(biāo)是打包最先進(jìn)的技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率高的模型自適應(yīng)，讓不甚了解其工作原理的人也能夠使用。 我們的可擴(kuò)展堆棧目前支持多任務(wù)提示調(diào)優(yōu) (MPT) 和微調(diào)，通過開源項(xiàng)目參數(shù)高效微調(diào) (PEFT) 集成。 在接下來的幾個(gè)月里，我們將開源一些提示調(diào)優(yōu)算法和實(shí)現(xiàn)。
和 Red Hat合作
IBM 研究院正在與 Red Hat 合作，我們將開發(fā)的功能貢獻(xiàn)給主要開源社區(qū)，直接發(fā)布在Open Data Hub(ODH)，讓其他人也從這項(xiàng)工作中受益。 ODH 是一個(gè)全面的開源工具集合，旨在利用 OpenShift 的優(yōu)勢(shì)來推動(dòng)整個(gè) AI 開發(fā)生命周期。 Open Data Hub 中引入的許多技術(shù)已發(fā)展成為 Red Hat OpenShift AI 的一部分，并作為 watsonx.ai 的中間件基礎(chǔ)提供服務(wù)。 圖2顯示了本博客中描述的對(duì)各種開源貢獻(xiàn)將如何匯集到 ODH 中以支持基礎(chǔ)模型用例。
圖2：云原生 AI 軟件對(duì) Open Data Hub 和其他社區(qū)的貢獻(xiàn)
后續(xù)工作
面向基礎(chǔ)模型時(shí)代重構(gòu)我們的端到端軟件棧對(duì)我們的 AI 社區(qū)具有相當(dāng)大的價(jià)值。 AI 研究人員不再需要非常深入的基礎(chǔ)架構(gòu)知識(shí)，就可以讓作業(yè)高性能運(yùn)行。 他們不再需要弄清楚如何將作業(yè)從幾個(gè) GPU 擴(kuò)展到數(shù)百個(gè)，或者如何精確地分配作業(yè)以實(shí)現(xiàn)高工作負(fù)載性能，現(xiàn)在這些任務(wù)都可以交給軟件棧處理。 代碼可以跨團(tuán)隊(duì)得到重新使用，試驗(yàn)也易于重現(xiàn)復(fù)制。 我們還大幅簡(jiǎn)化了 AI 開發(fā)人員如何以高計(jì)算效率和開發(fā)人員友好的方式提供和調(diào)整基礎(chǔ)模型的方式。
或許最重要的是最重要的一點(diǎn)可以說是，在 OpenShift 上構(gòu)建此堆棧提供了對(duì)其他環(huán)境的可移植性，讓合作伙伴可以在本地和任何公有云中使用這些功能。 我們很高興與紅帽一起通過開放數(shù)據(jù)中心將這些創(chuàng)新引入開源社區(qū)我們很高興與 Red Hat 開展合作，我們通過 Open Data Hub 將這些創(chuàng)新內(nèi)容引入開源社區(qū)，在 Kubernetes 上推進(jìn) AI 工作流程方面的最新技術(shù)，并為在 Red Hat OpenShift AI 和 watsonx.ai 中使用這些創(chuàng)新內(nèi)容奠定了基礎(chǔ)。 通過這種方法，我們?yōu)榛A(chǔ)模型的端到端生命周期啟用了一個(gè)企業(yè)級(jí)平臺(tái)。 我們期待與您在上游社區(qū)進(jìn)行合協(xié)作。
