ColossalAI bietet drei parallele Trainingsstrategien, die die Trainingseffizienz von großen Modellen auf verschiedenen Ebenen optimieren können:
- DatenparallelitätAufteilung des Datensatzes in Teilmengen und Zuweisung an verschiedene GPUs, um das gleiche Modell parallel zu trainieren. Dies ist die gängigste grundlegende Parallelitätsstrategie.
- Tensor-ParallelitätColossalAI unterstützt mehrere tensorparallele Schemata in 1D, 2D, 2.5D und 3D.
- parallel zum Fließband verlaufendAufteilung des Modells in mehrere Stufen, die jeweils von einer bestimmten GPU ausgeführt werden, wodurch ein fabrikähnlicher Trainingsprozess entsteht.
Darüber hinaus unterstützt ColossalAI die Verwendung einer Kombination dieser parallelen Strategien und ermöglicht die Auswahl des optimalen parallelen Schemas auf der Grundlage des Modells und der Hardwarekonfiguration. Dank dieser Flexibilität kann ColossalAI die Trainingsanforderungen verschiedener Arten von großen KI-Modellen effektiv erfüllen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelColossalAI: Effiziente Lösungen für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab bereitstellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die wichtigsten von ColossalAI unterstützten parallelen Ausbildungsstrategien?
