Имали ли сте опит в подобряването на рамки за инференс или обучение на LLM?

Опитът за подобряване на рамки за inference и обучение на LLM включва оптимизация на производителността и мащабируемостта на моделите.

Например, за inference:

• Внедряване на пакетна обработка на заявки за увеличаване на пропускателната способност.
• Използване на смесена прецизност за ускоряване на изчисленията и намаляване на паметта.
• Кеширане на междинни резултати за повторна употреба.

За обучение:

• Настройка на ефективно разпределено обучение с използване на няколко GPU/нодове.
• Оптимизация на зареждането на данни и предварителната обработка за минимизиране на простоя на GPU.
• Внедряване на адаптивни методи на обучение като schedulers за скорост на обучение и градиентно клипване.

Пример за използване на PyTorch за смесена прецизност:

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()

Този подход позволява ускоряване на обучението без загуба на точност.