Ar turite patirties gerinant LLM inferencijos ar mokymo sistemas?

LLM už inference ir mokymosi karkasų patirtis apima modelių našumo ir mastelio didinimo optimizavimą.

Pavyzdžiui, inference:

• Užklausų partijų įgyvendinimas, siekiant padidinti pralaidumą.
• Naudojant mišrią tikslumą, siekiant paspartinti skaičiavimus ir sumažinti atminties suvartojimą.
• Laikini rezultatų kaupimas pakartotiniam naudojimui.

Mokymuisi:

• Efektyvaus paskirstyto mokymo nustatymas naudojant kelis GPU/nodus.
• Duomenų įkėlimo ir išankstinio apdorojimo optimizavimas, siekiant sumažinti GPU prastovas.
• Taikant adaptatyvias mokymosi metodikas, tokias kaip learning rate schedulers ir gradient clipping.

PyTorch pavyzdys mišrios tikslumo:

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()

Šis požiūris leidžia pagreitinti mokymą be tikslumo praradimo.