大模型开发训练的并行策略及其优点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RLt2wcWY4indgUkM0ZDcDnlInEe/a3大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资源下大模型高效训练的目的。
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轻量级大模型如何优化资源配置？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/L0Jnw4MhWiwQAMkteFUcLgXVnHd/al**创新与技术： **轻量级大模型依赖于更高效的数据治理、优化的训练策略和先进的模型架构设计。例如，面壁智能的MiniCPM系列通过高效稀疏架构和知识密度优化，实现了小模型高 ...
大模型的开发训练与推理部署 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg通过PagedAttention对KV Cache 的有效管理 · 传入请求的continus batching，而不是static · 支持张量并行推理 · 支持流式输出 · 兼容OpenAI 的接口服务 · 与HuggingFace 模型无缝 ...
ByteCheckpoint如何应对大模型训练中Checkpoint的管理难题？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DBhwwOlTVibmN8k1093cXhe4nEe/a8伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和 ...
AI模型训练中如何平衡CPU和GPU的资源？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JgFkw8p2YiCJwrkjzX9cVGlAndc/al... 管理系统资源和执行复杂计算。而GPU擅长并行处理，非常适合图形渲染、机器学习 ... 随着AI大模型的火爆，全球迎来高性能计算设施的大规模新建潮和升级潮，以CPU ...
算力调度技术对大模型训练有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZD5Qwbo3uiqcBakqmnNcvekenrh/ag虚拟化、容器化与异构资源池化技术的融合不仅有助于提高大模型分布式训练的效率，还能显著降低成本并促进模型创新。具体而言，这些技术通过更高效的资源管理和调度机制，可以 ...
LLM推理加速，如何解决资源限制与效率挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JwqLwU8dDipwMfkJM7LcjTApnMd由于GPU资源受限，通过高效地使用显存可以相较而言，更好地提升大模型的推理和训练效果。 显存碎片化主要由动态内存分配、多任务运行和不同内存需求造成。在模型推理或训练 ...
生成式AI编排在资源管理方面的优势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ojaawq8Ygi7Ebck7cQEc9o5Tnre/a4编排可以根据不同的任务需求和资源状况，动态地分配资源，确保每个任务都能得到足够的资源支持，同时避免资源的浪费。例如，在模型训练过程中，对于计算密集型的任务，可以分配更 ...
《大模型成本之计算资源：为何如此昂贵？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F92EwgU1hi42Wtk0GadcCREGngG/a6正如本文所说的，训练大型语言模型的成本受到各种因素的影响，不仅包括昂贵的计算资源，还需要学习大数据管理和模型开发架构等领域的专业知识。
《大模型在人力资源管理中的应用：效率如何提升？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CF7FwBUvHidgnvkDfU7csVY2nGd/a92024年1月27日 ... 本次分享的内容主要分为五个模块，从大模型的背景入手、深入探讨其在商业领域的现状和应用。接着，我们将分析在商业化过程中所遇到的挑战，并分享一些实战 ...