Tem experiência na melhoria de frameworks para inferência ou treino de LLM?

A experiência na melhoria de frameworks para inferência e treinamento de LLM inclui otimização de desempenho e escalabilidade dos modelos.

Por exemplo, para inferência:

• Implementação de processamento em lote de solicitações para aumentar a capacidade.
• Uso de precisão mista para acelerar cálculos e reduzir o consumo de memória.
• Cache de resultados intermediários para reutilização.

Para treinamento:

• Configuração de treinamento distribuído eficiente usando múltiplos GPU/nós.
• Otimização do carregamento de dados e pré-processamento para minimizar o tempo de inatividade do GPU.
• Implementação de métodos de aprendizado adaptativos, como agendadores de taxa de aprendizado e recorte de gradiente.

Exemplo de uso do PyTorch para precisão mista:

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()

Essa abordagem permite acelerar o treinamento sem perda de precisão.