大模型训练是一种非常复杂的过程,涉及到许多技术和挑战,其中大模型训练需要大量的显存资源是一个难题,对计算卡提出了不小的挑战。为了在单个计算卡显存资源不足时,可以通过多张计算卡进行计算,业界出现了类似 Megatron、DeepSpeed 等第三方大模型加速库,对模型、输入数据等进行切分并分配到不同的计算卡上,最后在通过...
在训练时,只需要对红色部分的参数进行训练和梯度计算保存,因此大大降低了训练过程中的开销。引入LORA部分的参数,并不会在推理阶段加速,因为在前向计算的时候,红色部分的参数还是需要参与计算的,因此推理阶段应该比原来的计算量增大一点。 接下来给出采用LoRA进行训练的案例,例如选择OPT-6.7B模型进行参数有效性训练时,...
这阶段类似于AI大模型的推理,模型能够对新的语言和文本输入进行预测和分析。婴儿通过语言能力表达感受、描述物体和解决各种问题,这也类似于AI大模型在完成训练投入使用后在推理阶段应用于各类特定的任务,例如图像分类、语音识别等。 通过这个简单而贴近生活的类比,我们可以更加自然地理解AI大模型的训练和推理过程。...
平台层面,系统优化模型和平台以实现MoE大模型的高效落地成为新方向。如腾讯自研万亿级MoE大模型,通过将混元模型与Angel平台中的AngelPTM 、AngelHCF等协同优化,实现了训练环节性能提升108%,成本下降70%,推理环节性能整体提升1倍,成本下降50%[7]。 MoE架构已成为大模型领...
本文整理自 4 月 16 日的 2024 百度 Create 大会的公开课分享《百舸 AIAK-LLM:大模型训练和推理加速实践》。 今天要分享的主题是 AI Infra 相关的内容,主要内容分为四部分。 首先和大家一起讨论大模型给基础设施带来的挑战。 第二部分则是向大家介绍一个大模型训练和推理过程中的关键性能指标 MFU,以及为了提升...
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...
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...
AI云负责训练,AI终端负责推理,这种算力分工和转移将成为趋势。小模型正在逐渐拥有大模型的效果,硬件终端...
在今天的视频中,我将向您介绍如何在PAI-DSW中进行Stable Diffusion的Lora模型微调训练以及如何通过Stable-Diffusion-WebUI开源库启动WebUI进行模型推理,使其能够实现给文生图中的人物指定服装的效果。 步骤概览 1. 安装依赖 我们首先需要安装Diffusers开源库,为后续模型微调做好准备。然后配置accelerate、安装依赖库和stable...
我们通过对13B的模型进行4bit量化测试,发现经过GPTQ量化后的对比如下: 图片 4.实战:kubeai平台大模型训练与推理 前面我们介绍了大模型的训练技术:LoRA与QLoRA的工作原理,介绍了通过GPTQ量化部署的步骤。我们把这些步骤集成在KubeAI的训练推理平台中,供大家研究,并同时提供7B,13B,33B大模型备选。KubeAI中选择GPT服务...