Van tapasztalata az inferencia vagy az LLM tréning keretrendszereinek fejlesztésében?

A LLM-ek inferencia és tréning keretrendszereinek fejlesztése során szerzett tapasztalat magában foglalja a modellek teljesítményének és skálázhatóságának optimalizálását.

Például, az inferencia esetében:

• Kérések csoportos feldolgozásának bevezetése a kapacitás növelése érdekében.
• Vegyes pontosság használata a számítások gyorsítása és a memóriafelhasználás csökkentése érdekében.
• Közbenső eredmények gyorsítótárazása az újrafelhasználás érdekében.

A tréninghez:

• Hatékony elosztott tréning konfigurálása több GPU/nódus használatával.
• Az adatok betöltésének és előfeldolgozásának optimalizálása a GPU állásidő minimalizálása érdekében.
• Adaptív tanulási módszerek, például learning rate schedulers és gradient clipping alkalmazása.

PyTorch példával a vegyes pontosságra:

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()

Ez a megközelítés lehetővé teszi a tréning gyorsítását pontosságvesztés nélkül.