【新智元导读】Hugging Face发布了「超大规模实战手册」,在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。 最近,Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」,教我们如何在GPU集群上训练LLM。 这项震撼的研究,在512个GPU上做了超过4000个Scaling实验,并测量了吞吐量(标记的大小)和GPU利用率...
要在亚马逊云科技Amazon SageMaker中检索新的HuggingFace LLM DLC,可以使用SageMaker SDK 提供的get_huggingface_llm_image_uri方法。此方法允许根据指定的 “后端”、“会话”、“区域” 和 “版本”检索所需的Hugging Face LLM DLC 的 URI。 要将[Open Assistant Model](openAssistant/Pythia-12b-sft-v8-7K-steps...
使用Hugging Face推理端点部署LLM非常方便快捷,用户只需按照上述步骤进行操作即可完成部署。 高可用性Hugging Face平台提供了高可用性的推理端点,确保LLM服务在各种情况下都能稳定运行。 可扩展性随着业务的发展,LLM所需的计算资源和存储空间可能会不断增加。Hugging Face平台支持弹性伸缩,可根据实际需求自动调整资源配额。
使用Hugging Face提供的Model Hub将训练好的模型上传到云端。 配置推理端点的参数,如实例类型、并发量等。 创建推理端点,并等待其创建完成。 使用Hugging Face提供的API接口进行推理请求,获取模型的输出结果。 八、总结与展望 通过本文的介绍,您已经了解了如何使用Hugging Face推理端点部署LLM模型。在实际应用中,您可以...
将自然语言转换为SQL查询是一个很好的微调LLM的使用场景,因为它是一个复杂的任务,需要对数据和SQL语言有深入的理解。 二、设置开发环境 首先,我们需要安装Hugging Face的库,包括trl、transformers和datasets,以及Pytorch。trl是一个新库,建立在transformers和datasets之上,它简化了微调大语言模型的过程,包括rlhf(强化学习...
Hugging Face开源套件LightEval领跑LLM评估新篇章 新智元报道 编辑:Mindy 【新智元导读】HuggingFace推出LightEval,为AI评估带来透明度和定制化,开启AI模型评估的新时代。 在AI的世界里,模型的评估往往被看作是最后的「检查点」,但事实上,它应该是确保AI模型适合其目标的基础。
什么是 Hugging Face 推理端点Hugging Face 推理端点 提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击，包括使用自动扩展处理大量请求，通过缩减到零来降低基础设施成本，并提供高级安全性。以下是 LLM 部署...
【新智元导读】Hugging Face发布了「超大规模实战手册」,在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。 最近,Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」,教我们如何在GPU集群上训练LLM。 这项震撼的研究,在512个GPU上做了超过4000个Scaling实验,并测量了吞吐量(标记的大小)和GPU利用率...
model.print_trainable_parameters() print("✅ DeepSeek LLM Loaded with LoRA and 4-bit Precision!") 使用Hugging Face数据集进行训练 为了进行微调,我们需要一个高质量的数据集。Hugging Face提供了各种数据集的访问途径。选择数据集在这个示例中,我们使用IMDB数据集对DeepSeek LLM进行情感分类的微调: ...
LLM 评估模型看似客观,实际上具有更难被检测到的 隐藏偏差,这是因为我们无法主动地发掘这些偏差 (参考 [model-as-a-judge/Tips and tricks] 章节)。此外,缓解人类偏差可以通过设计一些内容具体或统计稳健的调查问卷的方式 (这在社会学领域已有近百年的研究),而缓解 LLM 偏差的方式就没那么成熟了。另外,使用 LLM...