Как эффективно обучать крупные модели ИИ: руководство Hugging Face с открытым исходным кодом
habr.comПотратив более шести месяцев на разработку и год на вычисления с помощью графических процессоров, Hugging Face опубликовала бесплатное руководство с открытым исходным кодом, в котором содержатся подробные инструкции по эффективному обучению крупных моделей ИИ.«Руководство по работе с ультрамасштабными вычислениями», состоящее почти из 100 страниц и 30 000 слов, основано на более чем 4000 экспериментах по масштабированию с использованием до 512 графических процессоров.
В этом подробном руководстве рассматриваются такие сложные темы, как 5D-параллелизм, технология ZeRO и ядра CUDA. В нём представлены практические сведения о последних событиях в отрасли, а также объясняется, как DeepSeek удалось обучить свою модель всего за 5 миллионов долларов, почему Mistral выбрала архитектуру MoE и какие методы распараллеливания Meta* использовала для Llama 3.Чтобы помочь читателям применить теорию на практике, авторы предоставляют два дополнительных репозитория кода: «picotron» для образовательных целей и «nanotron» для готовых к использованию реализаций.
