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从 0 到 1!得物如何打造通用大模型训练和推理平台

1.背景 近期,GPT 大模型的发布给自然语言处理(NLP)领域带来了令人震撼的体验。随着这一事件的发生,一系列开源大模型也迅速崛起。依据一些评估机构的评估,这些开源模型大模型的表现也相当不错。一些大模型的评测情况可以去这里查询:Huggingface 的 Open LLM 排行榜,UC 伯克利发布大语言模型排行榜等。 随着大模型的发展,大模型的训练与部署技术变的非常重要了。我们调研了 LORA 与 QLORA 等微调训练技术,以及 GPTQ 量化部署技术。在跑通最小 Demo 并验证效果后,把这些技术集成到 KubeAI 平台(得物 AI 平台),提供给大家去快速上手。 本篇主要分为技术理论与技术实战两个部分去讲解。 技术理论主要讲解微调训练与量化推理的理论部分,微调训练包括 LoRA,QLoRA, 部署包括 GPTQ 量化推理等,并针对关键代码进行走读,针对部署进行性能测试。 技术实战部分我们把这些技术集成到 KubeAI 平台上,供大家可以快速上手实战。依据前面同学的反馈情况,大约一天内可以完成大模型训练并部署推理上线。 2.LoRA 与 QLoRA 训练技术 2.1 LoRA ...

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