从 2008 年开始,我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设,如今,审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题,依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序,把每个 DevOps 系统的特点,诞生的背景,以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍,同时,我们也会以今天的视角再次审视这些问题,来看下同样的问题,经过十几年的发展,解决方案上有哪些不同。
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XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。
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