Vai jums ir pieredze LLM inferenču vai apmācības ietvaru uzlabošanā?

LLM priekš inferenču un apmācības ietvaru uzlabošanas pieredze ietver modeļu veiktspējas un mērogojamības optimizāciju.

Piemēram, priekš inferenču:

• Pieprasījumu partiju ieviešana, lai palielinātu caurlaidību.
• Apvienotās precizitātes izmantošana, lai paātrinātu aprēķinus un samazinātu atmiņas patēriņu.
• Starpposma rezultātu kešatmiņas izmantošana atkārtotai lietošanai.

Apmācībai:

• Efektīvas izplatītas apmācības konfigurēšana, izmantojot vairākas GPU/nodus.
• Datu ielādes un priekšapstrādes optimizācija, lai samazinātu GPU dīkstāvi.
• Adaptīvu mācīšanās metožu ieviešana, piemēram, learning rate schedulers un gradient clipping.

PyTorch piemērs ar apvienotu precizitāti:

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()

Šī pieeja ļauj paātrināt apmācību bez precizitātes zuduma.