LLM performance optimization

I am working on a project where I have to train and deploy a LLM on a large dataset (~100GB) with limited computational resources (16GB RAM, 4-core CPU) but having issues with memory overflow during training and slow inference times

details:
Model Name: Custom BERT-large
Number of Layers: 24
Attention Heads: 16
Hidden Size: 1024
Vocabulary Size: 50,000
Sequence Length: 512
Training Data: 100GB dataset (diverse text sources)
Training Objective: Masked Language Modeling (MLM)
Optimizer: AdamW with a learning rate of 1e-4
Batch Size: 32 (due to memory constraints)

I have tried

  • pruning the model and quantizing it but accuracy is taking a hit
  • mixed-precision training – not much chnaged

I saw a small improvement when I did batch processing

I am looking for techniques or libraries (specifically in model architecture and hyperparameters) that will help improve the performance without actually compromising the accuracy

Training and deploying a large language model (LLM) like a custom BERT-large with limited computational resources can indeed be challenging. Here are some strategies and techniques to optimize performance while minimizing accuracy loss:

Model Architecture and Hyperparameters Optimization

  1. Model Distillation: Consider using model distillation to create a smaller model that retains much of the performance of the larger model. Distillation involves training a smaller “student” model to mimic the outputs of a larger “teacher” model. This can often achieve a good balance between performance and computational efficiency.

  2. Gradient Accumulation: Use gradient accumulation to handle larger batch sizes without requiring additional memory. This involves accumulating gradients over multiple forward-backward passes before performing an optimization step.

  3. Dynamic Batching: Adjust the batch size dynamically based on available memory during training. Smaller batches can help fit the model into memory, and you can use gradient accumulation to simulate larger batch sizes.

  4. Sequence Length Reduction: If possible, reduce the sequence length from 512 to a smaller value, like 256, which will reduce memory usage and speed up training.

  5. Use a Lighter Model Variant: Instead of BERT-large, consider using a lighter variant like DistilBERT or RoBERTa-base, which can significantly reduce resource requirements while still providing strong performance.

  6. Efficient Transformers: Look into efficient transformer variants such as Linformer or Longformer that are designed to handle long sequences more efficiently.

  7. Mixed Precision Training: Ensure that mixed precision training is properly configured. Libraries like NVIDIA’s Apex or PyTorch’s built-in mixed-precision tools can help.

Libraries and Tools

  1. Hugging Face Transformers: Provides utilities for model optimization, such as model distillation and mixed-precision training. Hugging Face Transformers

  2. DeepSpeed: A library by Microsoft that offers features like mixed-precision training, distributed training, and memory optimization. DeepSpeed

  3. FairScale: A library by Facebook that supports model parallelism, mixed precision training, and memory optimization techniques. FairScale

  4. ONNX Runtime: If you are looking at inference optimization, ONNX Runtime can be helpful for optimizing model inference times. ONNX Runtime

  5. ColossalAI: A library designed for optimizing training and inference of large models with techniques like parallelism and optimization. ColossalAI

Additional Tips

  • Offload Computations: Use CPU-GPU memory offloading if your setup supports it. Tools like NVIDIA’s CUDA toolkit can help in managing memory more effectively.

  • Profiling and Monitoring: Use profiling tools to monitor memory usage and performance bottlenecks. Tools like PyTorch’s profiler or TensorBoard can provide insights into where optimizations are needed.

  • Data Sampling: If working with the full 100GB dataset is infeasible, consider using a representative subset of the data for initial training and then scale up.

Optimizing LLMs under resource constraints often requires balancing accuracy, performance, and computational feasibility. Experimenting with these techniques and tools can help you achieve better results.

New contributor

Evelyn is a new contributor to this site. Take care in asking for clarification, commenting, and answering.
Check out our Code of Conduct.

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật