Das verteilte Trainingssystem von Higgsfield AI für Entwickler zeigt erhebliche Vorteile beim Training großer Modelle wie Llama 70B. Seine selbst entwickelte parallele 3D-Architektur unterteilt und würfelt den Berechnungsgraphen in drei Dimensionen: Daten, Tensor und Pipeline. Zusammen mit dem A100 80GB GPU-Cluster von Google Cloud kann es eine Trainingsaufgabe, die traditionell 8 Stunden dauert, auf 40 Minuten komprimieren, wenn es sich um einen Datensatz mit 50K Zeilen handelt. Zu den wichtigsten technologischen Durchbrüchen gehören:
- Dynamischer Gradientenakkumulationsschritt-Anpassungsalgorithmus reduziert den Kommunikationsaufwand um 72%
- Ein automatischer Optimierungsmechanismus für Verlustskalierungsfaktoren beim Training mit gemischter Präzision
- Checkpoint-Speicherung mit Zstandard-Komprimierung reduziert den Speicherbedarf um 65%
In der Praxis nutzte ein NLP-Team die Plattform, um das Kontextfenster eines 7B-Parameter-Modells von 2048 auf 8196 zu erweitern und verbrauchte dabei nur 23 GPU-Stunden zu weniger als einem Drittel der Kosten eines öffentlichen Cloud-Dienstes. Der von der Plattform bereitgestellte GitHub Actions-Integrationsprozess verkürzte die Modellbereitstellungszeit von den traditionellen mehreren Tagen auf 15 Minuten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHiggsfield AI: Einsatz von KI zur Erstellung fotorealistischer Videos und personalisierter AvatareDie
