Avez-vous de l'expérience dans l'amélioration des frameworks pour l'inférence ou l'entraînement de LLM?

L'expérience dans l'amélioration des frameworks pour l'inférence et l'entraînement de LLM inclut l'optimisation des performances et de la scalabilité des modèles.

Par exemple, pour l'inférence :

• Mise en œuvre du traitement par lots des requêtes pour augmenter la capacité.
• Utilisation de la précision mixte pour accélérer les calculs et réduire la consommation de mémoire.
• Mise en cache des résultats intermédiaires pour une réutilisation.

Pour l'entraînement :

• Configuration d'un entraînement distribué efficace utilisant plusieurs GPU/nœuds.
• Optimisation du chargement des données et du prétraitement pour minimiser les temps d'arrêt du GPU.
• Mise en œuvre de méthodes d'apprentissage adaptatives, telles que les planificateurs de taux d'apprentissage et le clipping de gradients.

Exemple d'utilisation de PyTorch pour la précision mixte :

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()

Cette approche permet d'accélérer l'entraînement sans perte de précision.