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基于KubeFATE的FATE-LLM任务实战

随着大型语言模型的不断蓬勃发展,相关新模型,新应用和新范式也在不断涌现,自4月发布以来,FATE-LLM已经迭代发布了多个版本,不断完善大语言模型在联邦学习场景下的支持,以解决构建、使用大模型时的数据隐私保护问题以及公域数据短缺,可用数据不足的问题,在社区中得到了广泛的关注。 由VMware AI Labs团队发起并贡献的KubeFATE项目也在最近的多个版本中增强了对FATE-LLM在云原生环境下的支持,特别是针对FATE-LLM任务的专有需求,KubeFATE在包括容器构建、GPU调度与使用、模型存储等方面加入了专门的设计。本篇文章将给出一个基于KubeFATE v1.11.2和FATE-LLM v1.2的联邦大模型微调任务实例,并从任务设定、环境部署、所用技术、实验结果与分析等角度进行一个全方位的完整介绍。 任务设定与环境部署 在本文中,我们以FATE-LLM v1.2的GPT2教程为基础,设定一个两方的横向联邦学习场景,两方Party ID分别为9999和10000,我们使用一个文本情感分类的任务来微调一个预训练的GPT2模型。该任务使用的数据集为IMDB影评数据集,与原教程的...

基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(五):自动化跨区域中心数据分发

前文回顾: 本系列将介绍如何基于 ACK Fluid 支持和优化混合云的数据访问场景,相关文章请参考: 《基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(一):场景与架构》 《基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(二):搭建弹性计算实例与第三方存储的桥梁》 《基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(三):加速第三方存储的读访问,降本增效并行》 《基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(四):将第三方存储目录挂载到 Kubernetes,提升效率和标准化》 在之前的文章中,我们讨论了混合云场景下 Kubernetes 与数据相结合的 Day 1:解决数据接入的问题,实现云上计算和线下存储的连接。在此基础上,ACK Fluid 进一步解决了数据访问的成本和性能问题。而进入 Day 2,当用户真的在生产环境使用该方案时,最主要的挑战就是运维側如何处理多区域集群的数据同步。 概述 许多企业出于性能、安全、稳定性和资源隔离的目的,会在不同区域建立多个计算集群。而这些计算集群需要远程访问唯一中心化的数据存储。比如随着大语言模型的逐渐成熟,基于其的多区域推理服务也逐渐成为各...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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