초대형 언어 모델 사전학습을 쉽게, Nanotron 라이브러리 소개

대규모 언어 모델(LLM)을 학습하기 위해서는 방대한 데이터와 고성능 하드웨어, 그리고 복잡한 분산 처리 기술이 필요합니다. 하지만 이러한 과정을 직접 구축하고 최적화하는 것은 많은 연구자와 엔지니어들에게 큰 부담으로 다가옵니다.

Nanotron은 이러한 복잡성을 줄여주는 라이브러리로, Transformer 기반 모델을 손쉽게 사전학습할 수 있도록 설계되었습니다. 단순성, 성능, 확장성을 핵심 철학으로 삼고 있으며 누구나 쉽게 LLM 학습을 시도할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 Nanotron의 개념과 특징, 벤치마크 결과, 사용법, 그리고 기대되는 효과에 대해 정리해 보겠습니다.

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Nanotron이란 무엇인가?

Nanotron은 커스텀 데이터셋으로 Transformer 모델을 사전학습(pretraining)하기 위한 라이브러리입니다. 기존의 LLM 학습 파이프라인은 수많은 설정과 복잡한 병렬화 전략이 요구되지만, Nanotron은 이를 단순하고 유연한 API로 제공하여 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다.

Nanotron이 지향하는 설계 철학은 다음과 같습니다.

• 단순성: 직관적인 API 제공으로 학습 과정을 단순화
• 성능: 최신 최적화 기법을 활용하여 빠르고 효율적인 학습 지원
• 확장성: 초대형 모델까지 효율적으로 학습 가능

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Nanotron의 주요 특징

Nanotron은 대규모 모델 학습을 위한 다양한 기능을 지원합니다. 단순한 분산 학습 도구를 넘어 고급 기능까지 제공한다는 점이 특징입니다.

현재 지원되는 기능

• 3D 병렬화(Data, Tensor, Pipeline 병렬)
• 전문가 병렬화(MoE, Mixture of Experts)
• Pipeline 병렬 스케줄링(AFAB, 1F1B)
• Tensor와 Pipeline 명시적 API 제공으로 디버깅 용이
• ZeRO-1 옵티마이저 지원
• FP32 Gradient Accumulation
• 파라미터 공유 및 샤딩(Parameter tying/sharding)
• 대규모 모델 체크포인팅(Custom module checkpointing)
• Spectral µTransfer 파라미터화로 네트워크 확장성 강화
• CUDA 이벤트 기반 타이밍으로 GPU 성능 측정

향후 지원 예정 기능

• FP8 학습 지원
• ZeRO-3 옵티마이저(FSDP)
• torch.compile 지원
• Ring Attention
• Interleaved 1F1B 스케줄링

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벤치마크와 최적화 가이드

Nanotron은 다양한 모델 크기와 노드 수를 기반으로 광범위한 벤치마크를 수행했습니다. 이를 통해 모델 FLOPS 활용도(MFU)와 메모리 사용량 측면에서 가장 효율적인 설정을 도출했습니다.

이 결과는 Ultrascale Playbook에서 확인할 수 있으며, 단순한 성능 보고서를 넘어 LLM 학습을 효율적으로 확장하는 방법에 대한 종합 가이드 역할을 합니다. 연구자와 개발자는 이를 참고해 자신에게 맞는 최적의 학습 환경을 구성할 수 있습니다.

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Nanotron은 초대형 언어 모델 학습의 진입 장벽을 낮추는 강력한 도구입니다.

• 연구자는 더 빠르게 아이디어를 실험할 수 있고
• 기업은 자원을 효율적으로 활용할 수 있으며
• 커뮤니티는 벤치마크와 가이드를 바탕으로 대규모 모델 학습을 시도할 수 있습니다.

앞으로 FP8 학습, ZeRO-3 최적화, Ring Attention 등 추가 기능이 구현되면 Nanotron은 더욱 강력한 LLM 학습 솔루션으로 자리 잡을 것입니다. 대규모 모델 학습을 계획하고 있다면 Nanotron은 반드시 주목해야 할 라이브러리입니다.

https://github.com/huggingface/nanotron?fbclid=IwY2xjawM5qQ1leHRuA2FlbQIxMABicmlkETF6dFRBVlFIU2pLVDNpUzFnAR6D0Zb5uBmDYje3F_73kh3KysCSq3NXk0b-_kvWNb-UKAxxoovdbQl77YWf_Q_aem_IYNDsAT2N1OiUOBtKBzwnA

GitHub - huggingface/nanotron: Minimalistic large language model 3D-parallelism training