万字长文详解|DLRover LLM Agent:大模型驱动的高效集群资源调优
一、背景 蚂蚁集团的日常业务中,搜推广模型有着广泛的应用。而这些模型大多数是通过 Parameter Server 训练任务生成的。日常有大量推荐模型训练任务需要消耗极为可观的 CPU 资源。通常这些训练任务由用户配置后提交到集群运行。但是,相当部分提交的任务存在资源配置不当的问题,从而导致了难以忽视的问题: 训练任务资源配置不足,可能导致训练任务 OOM...

使用GaLore在本地GPU进行高效的LLM调优
训练大型语言模型(llm),即使是那些“只有”70亿个参数的模型,也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距,出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法,可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。 GaLore是一种新的方法,它不是通过直接减少参数的数量,而是通过优化这些参数的训练方式来降低VRAM需求,也就是说GaLore是一种新的模型训.....

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