გაქვს გამოცდილება LLM-ის ინფერენსისა ან ტრენინგის ჩარჩოების გაუმჯობესებაში?

LLM-ի inference և ուսուցման շրջանակների բարելավման փորձը ներառում է մոդելների կատարողականության և ընդլայնելիության օպտիմալացում:

Օրինակ, inference-ի համար՝

• Հարցերի խմբային մշակման ներդրում՝ անցանելիությունը բարձրացնելու համար:
• Խառը ճշգրտության (mixed precision) օգտագործում՝ հաշվարկները արագացնելու և հիշողության սպառումը նվազեցնելու համար:
• Արդյունքների միջանկյալ պահպանում՝ կրկնակի օգտագործման համար:

Ուսուցման համար՝

• Արդյունավետ տարածված ուսուցում՝ մի քանի GPU/նոդ օգտագործելով:
• Տվյալների բեռնում և նախապատրաստում օպտիմալացնել՝ GPU-ի անընդհատության նվազեցման համար:
• Ադապտիվ ուսուցման մեթոդների ներդրում՝ learning rate schedulers և gradient clipping:

PyTorch-ի միջոցով խառը ճշգրտության օրինակ՝

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()

Այս մոտեցումը հնարավորություն է տալիս արագացնել ուսուցումը առանց ճշգրտության կորուստի։