综上所述,大模型训练和推理在定义、过程、资源需求以及应用场景等方面都存在明显的区别。训练是构建和优化模型的过程,而推理则是利用训练好的模型进行实际应用的过程。
训练决定模型能力上限,推理决定服务效能下限。当前技术发展趋势显示,训练阶段正向更高效的稀疏训练、MoE架构演进,而推理优化则聚焦于动态批处理、持续推理等实时化技术,两者的协同进步推动着AI应用落地的深化。
在Transformer模型的训练和推理过程中,确实存在两种模式:训练模式和推理(生成)模式。这两种模式在处理解码器的输入时有所不同。训练模式在训练模式下,模型通常采用真正的目标序列(即真实的标签)作为解码器输入,以便学习目标的条件分布。这种方法称为“教师强制”(Teacher Forcing)。教师强制的好处是,它加速了训练收敛,并...
大模型训练相对推理,显存需求要足够大才能跑的起来,并且训练好的模型,也需要使用大量的数据,大量的数据要读入显存,所以显存带宽也要足够大。而在大模型训练时,大数据量单卡是无法满足的,必须要用多卡集群训练,集群训练要在多机间通信,要交换大量数据,并且支持更高的带宽,所以接口一般为NVLINK,而现在支持NVLINK、最...
特点： 训练过程计算密集，所需算力巨大，且往往在模型初次构建或重大更新时执行。大模型推理：
算力、算法、大模型的区别和联系 蒋老师 算力、算法和大模型在人工智能领域中各自扮演着重要角色,并且它们之间存在紧密的联系和区别。算力,即计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力,它是计算机硬件和软件配合共同执行某种 - 知识产权蒋老师于20240404发
AI潮汐日报:OpenAI企业版ChatGPT用户量激增;思科牵头成立人工智能劳动力联盟;Meta将标记疑似由AI生成的内容;谷歌安卓版Gmail即将整合Gemini总结邮件内容;Cohere发布优于GPT-4 Turbo的企业级大模型Command R+;德科集团报告显示AI对员工规模的影响;Sam Altman与Jony Ive合作创立AI硬件初创公司寻求融资。#AI潮汐 #AI潮汐日报...
推理模型和训练模型是机器学习过程中两个重要概念。推理模型用于在现有数据上预测结果,而训练模型用于基于训练数据来创建预测模型。GPU芯片在机器学习中起到了至关重要的作用,但推理模型GPU芯片和训练模型GPU芯片也存在不同之处。 #GPU# #CHATGPT 带来的思考# ...
训练和推理的配置区别 AI芯片是大模型训练和推理的支撑。而AI芯片又分为训练(Training)芯片和推理(Inference)芯片,运用在不同的场景中承担不同的任务。那大模型的训练和推理配置有什么区别呢,接下来我为大家来讲解一下! 部署位置不同 大量的训练芯片都在云端,即部署于数据中心内,利用海量的数据和庞大而复杂的神经...