Czy masz doświadczenie w ulepszaniu frameworków do inferencji lub treningu LLM?

Doświadczenie w ulepszaniu frameworków do inferencji i treningu LLM obejmuje optymalizację wydajności i skalowalności modeli.

Na przykład, dla inferencji:

• Wdrożenie batchowania zapytań w celu zwiększenia przepustowości.
• Użycie mieszanej precyzji do przyspieszenia obliczeń i zmniejszenia zużycia pamięci.
• Buforowanie wyników pośrednich do ponownego użycia.

Dla treningu:

• Konfiguracja efektywnego rozproszonego treningu z użyciem wielu GPU/nodów.
• Optymalizacja ładowania danych i preprocessingu w celu minimalizacji przestojów GPU.
• Wdrożenie adaptacyjnych metod uczenia, takich jak schedulery learning rate i clipping gradientów.

Przykład użycia PyTorch do mieszanej precyzji:

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()

Taka metoda pozwala przyspieszyć trening bez utraty dokładności.