在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。
本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力,并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面: 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
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