llm 파인튜닝 deepspeed checkpointing 용량 초과 이슈

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

태호님, DeepSpeed를 사용하여 학습 중인 체크포인트의 용량 문제로 고민이 크시겠어요. DeepSpeed의 체크포인팅은 매우 많은 저장 공간을 요구할 수 있는데요, 다음과 같은 방법으로 용량을 절약해볼 수 있습니다:

1. 체크포인트 간격 조정: 체크포인트가 발생하는 간격을 늘려 저장되는 체크포인트 수를 줄일 수 있습니다.

2. 체크포인트 가시화: 필요한 데이터만 선택적으로 체크포인트에 저장하는 기능으로, 모든 데이터를 저장할 필요가 없을 경우 사용할 수 있습니다.

3. 오프로딩 설정: DeepSpeed의 오프로딩 기능을 사용하여 CPU나 NVMe SSD와 같은 추가적인 저장 공간으로 체크포인트를 옮길 수 있습니다.

4. 모델 크기 재조정: 모델 크기를 줄여서 체크포인트 용량 자체를 감소시키는 것도 한 가지 방법입니다.

5. 최적화된 저장 포맷 사용: 체크포인트 데이터를 효율적으로 압축하여 저장할 수 있는 포맷을 사용할 수 있습니다.

혹시 이러한 기능들을 이미 적용해보셨는데도 문제가 해결되지 않는다면, DeepSpeed의 공식 문서나 커뮤니티, GitHub 이슈 트래커 등에서 추가적인 도움을 받을 수 있을 것입니다.
또한, 크라우드 서비스 제공업체의 스토리지 관련 최적화 옵션이나 가격 정책을 확인해보는 것도 좋은 방법일 수 있습니다.

이러한 해결책들이 재정적인 부담을 조금이라도 덜어드릴 수 있기를 바라며, 궁금한 점이 있다면 언제든 문의해 주세요!