TinyZero's verteiltes Ausbildungssystem
TinyZero ist mit einer einzigartigen parametrischen Parallelarchitektur ausgestattet, die die Hardwarekonfiguration automatisch an die Modellgröße anpasst. Für Modelle mit Parametern unter 1,5B bietet das System eine vollständige Lösung zur Unterstützung einer einzelnen GPU; bei Modellen mit Parametern über 3B wird die parallele Berechnung mit mehreren GPUs durch den Parameter ROLLOUT_TP_SIZE erreicht, was besonders gut für Modelle wie QWen-2.5-3B Instruct ist, die komplexe Argumentationsfähigkeiten erfordern. Die technische Implementierung verwendet ein verteiltes Ray-Framework in Kombination mit der Aufmerksamkeitsoptimierung vLLM 0.6.3 und der Speicheroptimierungstechnologie von flash-attn, um die Effizienz der Multi-Karten-Kommunikation um mehr als 40% zu verbessern.
- Hardware-Anpassung: automatische Erkennung von N_GPUS-Umgebungsvariablen
- Schlüsseltechnologie: XFORMERS Attention Backend garantiert Multi-Card-Konsistenz
- Skalierbarkeit: unterstützt nahtlose Skalierung der Parametergrößen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTinyZero: eine kostengünstige Nachbildung von DeepSeeK-R1 Zeros Epiphanie-EffektDie
