Heeft u ervaring met het verbeteren van frameworks voor inferentie of training van LLM?

Ervaring in het verbeteren van frameworks voor inferentie en training van LLM omvat het optimaliseren van de prestaties en schaalbaarheid van modellen.

Bijvoorbeeld, voor inferentie:

• Implementatie van batchverwerking van verzoeken om de doorvoer te verhogen.
• Gebruik van gemengde precisie om berekeningen te versnellen en geheugenverbruik te verminderen.
• Caching van tussenresultaten voor hergebruik.

Voor training:

• Configuratie van efficiënte gedistribueerde training met meerdere GPU/nodes.
• Optimalisatie van gegevensladen en preprocessing om GPU-stilstand te minimaliseren.
• Implementatie van adaptieve leermethoden zoals leersnelheidplanners en gradient clipping.

Voorbeeld van het gebruik van PyTorch voor gemengde precisie:

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()

Deze aanpak versnelt de training zonder verlies van precisie.