通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型

灵骏支持业界各类流行的开源大语言模型,包括Llama2系列、Bloom系列、Falcon系列、GLM/ChatGLM系列,以及领域大模型galactica等的高效训练和部署。本方案整体可用于企业样本标注、创意文本生成、智能对话助手、文本类创作辅助等场景。

适用客户
  • 想要开发和部署如Llama 2等大语言模型的用户
  • 追求高效模型训练与部署
  • 对高性能GPU算力和灵活性有定制需求
  • 方案优势
  • 架构与部署
  • 应用场景
  • 优惠购买
  • 推荐解决方案
  • 方案优势

    为什么选择PAI - 灵骏

    灵骏系列服务在提供高性能计算能力的同时,注重灵活性、生态兼容性、运维简便性和安全性,是面向大规模AI研发和高性能计算需求的理想选择。

    企业级应用

    基于软硬件一体优化技术,构建高性能异构算力底座,提供AI工程化全流程能力;支持多种AI角色管理,算力资源管理运维的企业级AI平台。

    集群管理

    通过控制台页面或 OpenAPI 即可快速的进行集群的创建、扩容和缩容操作,可视化展示、关联诊断分析工具实现方便的性能调优及快速的问题溯源。

    训练效率、性价比提升

    大模型训练只需简单配置即可自动分布式并发执行,优化的计算、网络、通信和存储架构提高资源利用率,加快模型训练速度,大幅缩减训练时间和成本

    架构与部署

    通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型

    本方案实现了大模型开发全链路打通,流程全面覆盖训练到部署各环节,简化大模型应用,加速其在业务中的集成。同时,数据预先加载于持久化存储,训练基于Megatron-LM引擎支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、Flashattention等技术,确保了训练效率和模型性能。

    左图展示大语言模型(LLM)通过PAI-灵骏从基础开源模型到线上生产应用的开发全链路。涉及的阿里云产品包括机器学习平台PAI、对象存储OSS。步骤包含:资源准备、模型及数据等准备、模型训练、模型离线推理及上传和模型部署这五个阶段。用户在规划好网络和资源、完成资源部署后,可通过Huggingface 或 ModelScope等社区渠道下载Llama2模型,并可在灵骏智算平台的DSW实例中,完成准备预训练数据准备;训练阶段提供多种方案,保障模型效果的同时,提升大模型分布式训练效率;训练所获得的模型可上传至对象存储OSS,并且能够便捷地在PAI-EAS平台部署大模型推理服务。

    部署时长:235分钟
    预估费用:本方案中使用到 PAI-AI计算资源组(灵骏智算)、智算CPFS专属服务、PAI-EAS、OSS等产品,均会产生费用,请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准。
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