從啥也不會到DeepSpeed————一篇大模型分布式訓(xùn)練的學(xué)習(xí)過程總結(jié)

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原標(biāo)題:從啥也不會到DeepSpeed————一篇大模型分布式訓(xùn)練的學(xué)習(xí)過程總結(jié)
關(guān)鍵字:解讀,模型,參數(shù),梯度,顯存
文章來源:算法邦
內(nèi)容字?jǐn)?shù):22701字
內(nèi)容摘要:
智猩猩與智東西將于4月18-19日在北京共同舉辦2024中國生成式AI大會,愛詩科技創(chuàng)始人王長虎,啟明創(chuàng)投合伙人周志峰,Open-Sora開發(fā)團隊潞晨科技創(chuàng)始人尤洋,「清華系Sora」生數(shù)科技CEO唐家渝,萬興科技副總裁朱偉,優(yōu)必選研究院執(zhí)行院長焦繼超等40+位嘉賓已確認(rèn)帶來演講和報告,歡迎報名。導(dǎo)讀本文轉(zhuǎn)載自公眾號:關(guān)于NLP那些你不知道的事,原文來自知乎,作者為elihe,本文是作者對分布式訓(xùn)練的學(xué)習(xí)過程總結(jié),作為循序漸進學(xué)習(xí)分布式訓(xùn)練的總結(jié)。
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系統(tǒng)化的學(xué)模型,除了知道大模型是什么,也得知道大模型是如何訓(xùn)練的,對大模型的實際應(yīng)用有更加定量的認(rèn)知,該文章也算是一篇分布式訓(xùn)練的學(xué)習(xí)過程總結(jié),作為循序漸進學(xué)習(xí)分布式訓(xùn)練的總結(jié)。
類似之前寫過的LLM文章,本文也建議讀者先定性有個宏觀認(rèn)知,然后再細(xì)化到某個概念定量了解,遇到不太清楚的概念深度遞歸去學(xué)習(xí)
01這為什么需要分布式訓(xùn)練?主要有兩點:
對小模型而言訓(xùn)練速度更快
對大模型而言,其所
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作者簡介:智猩猩矩陣賬號之一,連接AI新青年,講解研究成果,分享系統(tǒng)思考。

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