摘要

本教程将为您提供高效训练大型模型所需的知识🔥。我们将探讨各种分布式训练策略,如完全分片数据并行、流水线并行和张量并行,同时也会介绍包括混合精度训练和梯度检查点在内的单GPU优化技术。该教程是框架无关的,因此无需具备JAX或PyTorch的先验知识。通过本教程,您将掌握应对大规模训练复杂性的技能。

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大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型,是对原有算法模型的技术升级和产品迭代,用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习,以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
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