哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來(lái)到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《LLMs訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的分享》電子書下載”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《LLMs訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的分享》電子書下載：

這本書是一篇關(guān)于大型語(yǔ)言模型（LLMs）訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的分享，主要討論了分布式訓(xùn)練框架的選擇、訓(xùn)練時(shí)的有用建議、模型大小的選擇以及加速卡的選擇。以下是文章的主要內(nèi)容：

分布式訓(xùn)練框架選擇
??推薦使用DeepSpeed??：在涉及數(shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況下，DeepSpeed因其簡(jiǎn)便的啟動(dòng)和便于性能分析的特點(diǎn)而成為理想選擇。
??避免使用Pytorch原生torchrun??：在節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少時(shí)，使用何種訓(xùn)練框架并不特別重要，但DeepSpeed在多節(jié)點(diǎn)情況下表現(xiàn)更好。

LLMs訓(xùn)練時(shí)的有用建議
??1.彈性容錯(cuò)和自動(dòng)重啟機(jī)制??
大模型訓(xùn)練需要數(shù)周甚至數(shù)月，穩(wěn)定訓(xùn)練非常重要。
彈性容錯(cuò)可以在機(jī)器故障時(shí)繼續(xù)訓(xùn)練。
自動(dòng)重啟可以在訓(xùn)練中斷后立即恢復(fù)。

2.??定期保存模型??
訓(xùn)練過程中每隔一段時(shí)間進(jìn)行checkpointing，以便在中斷后從斷點(diǎn)恢復(fù)。
??
3.明確訓(xùn)練目標(biāo)??
訓(xùn)練大模型的成本很高，需在訓(xùn)練前明確目標(biāo)，記錄參數(shù)和中間結(jié)果，減少重復(fù)勞動(dòng)。

4.??關(guān)注GPU使用效率??
GPU利用率不僅要看nvidia-smi顯示的數(shù)值，還要關(guān)注TFLOPS和吞吐率等指標(biāo)。
DeepSpeed框架整合了這些監(jiān)控功能。
??
5.不同訓(xùn)練框架的影響??
同一模型在不同訓(xùn)練框架下的資源消耗可能有顯著差異。
例如，使用Huggingface Transformers和DeepSpeed訓(xùn)練OPT-30相對(duì)于使用Alpa的資源消耗更低。
??
6.環(huán)境問題??
在搭建分布式訓(xùn)練環(huán)境時(shí)，注意Python、pip、virtualenv、setuptools的版本。
使用Docker可以更方便地管理環(huán)境（如果GPU服務(wù)器能訪問外網(wǎng)）。

7.??升級(jí)底層庫(kù)問題??
升級(jí)GLIBC等底層庫(kù)時(shí)要慎重，以免造成系統(tǒng)宕機(jī)或命令無(wú)法操作。

模型大小選擇
先使用小規(guī)模模型（如OPT-125m/2.7b）進(jìn)行嘗試，再逐步過渡到大規(guī)模模型（如OPT-13b/30b）。
目前業(yè)界優(yōu)化主要集中在相對(duì)較小規(guī)模的模型（6B/7B/13B），13B模型經(jīng)過指令精調(diào)后的效果已接近GPT-4的90%。

加速卡選擇
對(duì)于國(guó)產(chǎn)AI加速卡，目前存在較多問題，建議在時(shí)間充裕的情況下盡量選擇Nvidia的AI加速卡。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“《LLMs訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的分享》電子書下載”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對(duì)AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！