开发者社区> 问答> 正文

企业在大模型训练、微调和推理环节对算力的需求有何不同?

企业在大模型训练、微调和推理环节对算力的需求有何不同?

展开
收起
夹心789 2024-06-25 23:05:42 414 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 不同的企业对算力的需求存在显著差异,
    首先是训练阶段:这一阶段通常需要最高的算力。因为训练大型模型需要处理海量的数据,并且需要进行多次迭代以优化模型参数。这通常涉及到大量的浮点运算,因此需要大量的GPU或TPU资源。例如,训练一个千亿参数规模的大型模型可能需要数千个GPU,并且可能需要数周的处理时间,成本可能达到数百万美元可以参考这个文档: https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22716419
    而微调阶段:微调通常需要的算力比训练阶段要低,因为不需要从头开始训练模型,而是在已有的基础上进行调整。但是,如果微调涉及到全参数更新,它仍然可能需要相对较高的算力,尤其是对于大型模型。一些优化技术如LoRA(Low-Rank Adaptation)可以减少所需的算力

    最后是推理阶段:推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测。与训练和微调相比,推理通常需要的算力较低,因为它只涉及模型的前向传播。然而,对于大型模型,即使是推理也可能需要相对较多的GPU资源,特别是当需要快速响应或处理大量请求时。此外,推理的算力需求还取决于模型的复杂性和输入数据的大小
    这个是大致的图:
    image.png

    文章参考: https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/672573246?source_id=1001

    2024-06-26 17:47:38
    赞同 5 展开评论 打赏
问答排行榜
最热
最新

相关电子书

更多
大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用 立即下载
阿里巴巴机器学习平台AI 立即下载
机器学习及人机交互实战 立即下载