AI交流(进群备注:超大规模调参指南)

由 Hugging Face 分享的一份终极调参指南,旨在系统地讲解大语言模型训练的扩展、分布式训练技术的理解与实践,并弥补当前开源领域知识的零散问题。该指南详细介绍了在大规模GPU集群上训练大语言模型的各种技术和方法,包括显存使用、并行技术、性能评测等,并提供简化实现便于学习。
超大规模调参指南的特点:
- 1. 高层次解释每种方法的工作原理和优劣势
- 2. 详细说明模型训练中的显存使用情况
- 3. 介绍各种并行技术(数据并行、张量并行、流水线并行等)
- 4. 提供真实硬件环境下的性能评测
- 5. 教学用简化实现,便于学习
超大规模调参指南的功能:
- 1. 学习如何将大语言模型训练从单 GPU 扩展到数千 GPU 规模
- 2. 理解复杂的分布式训练技术
- 3. 进行分布式实验数据的性能评测
- 4. 参考代码实现进行深度学习模型训练
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