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【信创】 JED on 鲲鹏(ARM) 调优步骤与成果 | 京东云技术团队

项目背景 基于国家对信创项目的大力推进,为了自主可控的技术发展,基础组件将逐步由国产组件替代,因此从数据库入手,将弹性库JED部署在 国产华为鲲鹏机器上(基于ARM架构)进行调优,与Intel (X86)进行性能对比。 物理机配置 处理器厂商 架构设计 CPU型号 CPU 睿频 内存频率 操作系统 华为 ARM kunpeng920-7262C 128C 无 3200 MT/s 欧拉 Intel X86 platium-8338C-3rd 128C 开启 3200 MT/s centos 8 Intel X86 platium-8338C-3rd 128C 开启 3200 MT/s centos 8 数据库配置 部署机房 廊坊 部署方式 容器 网关配置 16C/12G 磁盘:/export:30G 数据库架构 1个集群,一主一从 数据库配置 8C/24G 磁盘:/export:512G 调优成果 调优前:背景压力50%时,JED on 鲲鹏 读性能是 Intel 的 58%,写性能为68% 调优后: JED on 鲲鹏读性能至 Intel的99%,写性能至 Intel 的 121%,读...

基于 P-Tuning v2 进行 ChatGLM2-6B 微调实践 | 京东云技术团队

微调类型简介 1. SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的prefix。优点是适用于多任务学习,但在自然语言理解任务上表现可能不佳。 4. Freeze微调:主要用于大语言模型的微调,后几层网络提取语义特征,前几层提取文本表层特征。优点是参数高效,适用于提取特定层次的特征。 综上所述,各种微调方法适用于不同的场景和任务。SFT监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA适用于减少参数量和成本,P-tuning v2适用于多任务学习,而Freeze适用于提取特定层次的特征。 ...

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