Kas teil on kogemusi LLM-i tõlgendamise või treeningu raamistikide parandamisel?

LLM-i ennustamise ja koolituse raamistikute parandamise kogemus hõlmab mudelite jõudluse ja skaleeritavuse optimeerimist.

Näiteks ennustamise puhul:

• Päringute partii rakendamine läbilaskevõime suurendamiseks.
• Segatud täpsuse kasutamine arvutuste kiirendamiseks ja mälu kasutamise vähendamiseks.
• Vahe tulemuste vahemälu kasutamine korduvkasutuseks.

Koolituse puhul:

• Tõhusa hajutatud koolituse seadistamine, kasutades mitut GPU/dõngast.
• Andmete laadimise ja eelprotsessimise optimeerimine, et minimeerida GPU ootamist.
• Kohanduvate õppemeetodite, nagu learning rate schedulerite ja gradient clippingi, kasutuselevõtt.

PyTorchi näide segatud täpsusega:

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()

See lähenemine võimaldab koolitust kiirendada ilma täpsuse kaotamata.