У нас вы можете посмотреть бесплатно 第六集:模型的部署和微调优化:分布式计算 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
在上期视频中,我们一起探索了如何使用一些技术方法,在大模型的训练时,突破对于内存限制的瓶颈,这些技术方法包括:模型量化、自注意力层计算优化等。本期视频我们将探索如何使用,例如:完全分片数据并行 (FSDP) 等分布式计算策略,来有效地扩展需要跨多个 GPU 的模型训练。 对于大型模型,你可能需要使用分布式 GPU 集群跨数百或数千个 GPU 训练这些庞大模型。有多种不同的分布式计算模式,包括分布式数据并行 (DDP) 和完全分片数据并行 (FSDP)。主要区别在于模型如何在系统中的 GPU 上分割或分片。