LLM üçün inferens və ya təlim üçün çərçivələrin yaxşılaşdırılmasında təcrübəniz varmı?

LLM üçün inference və təlim çərçivələrinin yaxşılaşdırılması təcrübəsi modellərin performansını və miqyasını optimallaşdırmağı əhatə edir.

Məsələn, inference üçün:

• Sorğuların partiyalaşdırılmasını tətbiq edərək keçirmə qabiliyyətini artırmaq.
• Hesablama sürətini artırmaq və yaddaş istifadəsini azaltmaq üçün qarışıq dəqiqlikdən istifadə etmək.
• Nəticələrin müvəqqəti yadda saxlanması və təkrar istifadə.

Təlim üçün:

• Bir neçə GPU/nod istifadə edərək səmərəli paylanmış təlimin qurulması.
• GPU-nun boş vaxtını minimuma endirmək üçün məlumat yükləmə və ön emal optimallaşdırması.
• Adaptiv öyrənmə metodlarının, məsələn, öyrənmə dərəcəsi planlayıcıları və gradient kəsilməsi, tətbiqi.

PyTorch istifadə edərək qarışıq dəqiqlik nümunəsi:

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = loss_fn(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

Bu yanaşma, dəqiqliyi itirmədən təlimi sürətləndirməyə imkan verir.