O sistema de treinamento distribuído da Higgsfield AI para desenvolvedores mostra vantagens significativas no treinamento de modelos grandes como o Llama 70B. Sua arquitetura paralela 3D desenvolvida por ele mesmo corta e corta o gráfico computacional em três dimensões: dados, tensor e pipeline e, junto com o cluster de GPU A100 de 80 GB do Google Cloud, pode comprimir uma tarefa de treinamento que tradicionalmente leva 8 horas para ser concluída em 40 minutos ao lidar com 50 mil linhas de conjunto de dados. Os principais avanços tecnológicos incluem:
- O algoritmo de ajuste dinâmico da etapa de acumulação de gradiente reduz a sobrecarga de comunicação em 72%
- Um mecanismo de otimização automática para fatores de escala de perda em treinamento de precisão mista
- O salvamento de pontos de verificação com compactação Zstandard reduz os requisitos de armazenamento em 65%
Na prática, uma equipe de NLP usou a plataforma para expandir a janela de contexto de um modelo de 7B parâmetros de 2048 para 8196, consumindo apenas 23 horas de GPU a menos de 1/3 do custo de um serviço de nuvem pública. O processo de integração do GitHub Actions fornecido pela plataforma reduziu o tempo de implantação do modelo dos tradicionais vários dias para 15 minutos.
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