部署和推理 训练和加速 问:大型模型训练中的数据并行、模型并行、流水线并行有什么区别? 答:数据并行是指将数据集分割,让不同的计算节点同时训练不同的数据子集,但使用相同的模型。模型并行是将模型的不同部分放在不同的计算节点上,每个节点只计算模型的一部分。流水线并行将模型分成多个段,数据通过这些段像流水线...
处理初始化逻辑的复杂性:FSDP设计时考虑到用户可能在模型初始化中使用复杂的逻辑,因此它确保在初始化过程中能够处理这些逻辑,而不需要用户对模型进行额外的修改。 这也就是说,分片的策略会影像模型训练过程中的计算和通信的代价,因此合理的选择分片策略是非常重要的一个方面。 FSDP引入了一个称为分片因子F的概念,表示...
模型训练及推理的原理在于通过训练数据集,通过优化算法不断调整模型的参数/权重,使得模型能够较准确地预测新的输入样本。模型的推理则是根据已经训练好的模型参数/权重,通过对输入数据的处理,计算得到输出结果。具体流程如下: 1.数据准备:需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集通常包括一系列输入样本和对应的输出...
此外,这些方法往往与神经网络的体系结构无关,没有考虑模型架构内的结构信息,导致训练效率低下,这也促使新技术能够更有效地优化现代神经网络模型。 Google Research开发了一些新的基于模型架构的训练技术,例如,用于训练Transofmre网络,包括新的规模不变的Transofmre网络和新的clipping方法,当与原版随机梯度下降(SGD)结合...
复杂数学推理是评价大语言模型推理能力的重要指标，目前常用的数学推理数据集样本量有限且问题多样性不足，导致大语言模型存在 [逆转诅咒] 的现象，即一个训练于「A 是 B」的语言模型无法推广到「B 是 A」[1]。此现象在数学推理任务中的具体形式是：即给定一个数学问题，语言模型擅于用正向推理解答问题但缺乏逆向...
推理:指利用训练好的神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。 推理相对来说对性能的要求并不高,对精度要求也不高,在特定的场景下,对通用性要求也低,推理芯片主要追求的是低延时(完成推理过程所需要的时间尽可能短)、低功耗。能完成特定任务即可,因为推理的结果直接提供给终端用户,所以更...
推理:A6000的显存和性能使其成为推理的理想选择,尤其是在需要处理较大的输入或高并发推理的场景中,能提供平衡的性能和显存支持。 4. NVIDIA A4000 适用场景: 模型训练:A4000虽然属于专业工作站GPU,但由于显存较小且带宽较低,不适合大规模模型的训练任务。它更适合中小型模型或在预算有限的情况下进行实验性训练。
与SFT和对齐微调不同,这种方法只微调模型的一小部分参数,而保持大部分预训练参数不变,从而显著降低计算和存储成本。常见的方法包括低秩适应(LoRA)、前缀微调(Prefix Tuning)和P-Tuning等。这些方法使得即使在资源受限的环境下,也能进行高效的模型微调。 二、推理方面 ...
训练和推理速度分别最高可以提高至34%和52%。SUBLLM通过智能地选择和处理数据，使得模型在训练和推理时更加高效：子采样模块剔除不必要的信息，上采样模块恢复数据的完整性，而绕过模块则加快了学习过程。在一万字中挑选最关键的五百字 目前，云端的大模型处理超长文本任务，通常需要动用多达8个GPU，这个过程不仅耗时，...