trainer: スケーラブルなLLMのトレーニングとファインチューニングのためのKubernetesネイティブな分散型AIプラットフォーム

何を解決するか

Kubeflow Trainerは、大規模な分散型AIトレーニングとLLMのファインチューニングの複雑さを処理するように設計されています。Kubernetesクラスター全体でマルチノード、マルチGPUのワークロードをオーケストレーションし、大規模モデルのための高スループットな通信と効率的なリソース利用を保証することで、問題を解決します。

仕組み

これは、分散型ジョブを管理するための専用API（TrainJobとRuntimes）を提供するKubernetesネイティブなプラットフォームとして動作します。GPUノード間の高速な同期を可能にするために、KubernetesにMPI（Message Passing Interface）をもたらします。このシステムは、トポロジーを意識したスケジューリングのためのKueueや、オーケストレーションのためのJobSet/LeaderWorkerSetを含む、Cloud Native AIエコシステムと統合されます。さらに、大規模なデータをGPUノードにゼロコピー転送で直接ストリーミングするための分散型データキャッシュを含んでおり、GPUの利用率を最大化します。

対象ユーザー

このツールは、PyTorch、JAX、HuggingFace、DeepSpeed、MLX、およびXGBoostなどのフレームワークを使用して、Kubernetes上で大規模言語モデル（LLM）やその他のAIモデルをトレーニングまたはファインチューニングする必要があるAI実務家およびMLエンジニア向けです。

ハイライト

• マルチフレームワーク対応: PyTorch、JAX、XGBoost、およびDeepSpeedを含む幅広いAIフレームワークをサポートします。
• HPC統合: Kubernetes上でのハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）ワークロードのためにMPIを統合しています。
• 効率的なデータ処理: GPUへのゼロコピーデータストリーミングのための分散型データキャッシュ機能を備えています。
• Cloud Native AIエコシステム: 高度なスケジューリングとオーケストレーションのために、Kueue、JobSet、およびLeaderWorkerSetとシームレスに統合されます。