[NLP] LLM 훈련 중 GPU 메모리 소비 추정 - 코드 세계

[NLP] LLM 훈련 중 GPU 메모리 소비 추정

정보 2023-08-26 10:47:38 독서 시간: null

NoSuchKey

추천

출처blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/132244654

[NLP] LLM 훈련 중 GPU 메모리 소비 추정

승리 BERT! NLP는 도구를-훈련 사전 : 작은 모델도 높은 정밀도를 가지고, 하나의 GPU는 기차 수있을 것입니다

LLM 관련 정보 메모

[NLP] 미리 면접 훈련 모델 QA

nlp 사전 훈련 모델 요약

멀티스레드 모니터링을 사용한 모델 훈련 중 실제 비디오 메모리 사용량 nvidia-smi

NLP (51) PyTorch를 사용하여 다중 레이블 텍스트 분류 모델 훈련

GPU 테스트 코드 모델 훈련

다중 모드 대형 모델(대형 모델 기초, 미세 조정, 비디오 이해 다중 모드 사전 훈련)

CPU-메인메모리-보조메모리-RAM-ROM-메모리-동작메모리-외부메모리-하드디스크-플래시메모리-GPU-비디오메모리 - 일련의 개념에 대한 이해

GPU 메모리는 어떻게 신경망 모델 훈련의 깊이보다 적은 할까?

원리부터 코드 이해 언어 모델 훈련 및 추론까지 LLM을 이해하기 쉽고 빠르게 실습할 수 있습니다.

딥러닝 모델 훈련을 위한 계산 부하 추정

신경망 훈련 중 비수렴 또는 훈련 실패의 원인

사전 훈련 된 언어 모델 (2 개) NLP에

약간의 흰색 튜닝 기준-NLP 중국어 사전 훈련 모델 일반화 능력 경쟁을 기억하십시오.

Pytorch의 후크 기술 - 사전 훈련/훈련된 모델의 특정 중간 계층 출력을 얻습니다.

LLM 대형 모델 훈련 Trick 시리즈의 거부 샘플링

[자연어 처리(NLP)] 사전 훈련된 모델 기반 기계 독해

CPU, GPU 및 컴퓨팅-메모리 상호 연결의 복잡한 비교 및 중요도 분석

개념: 추론 훈련 모델

[PyTorch에 대한 심층적 이해] PyTorch 분산 훈련: 다중 GPU, 데이터 병렬성 및 모델 병렬성

라이브 방송 지정 | Zhanxinzhanli MetaApp: DeepRec 기반 희소 모델 훈련 실습

메모리 폭발의 비밀 공개: 대규모 모델 분산 훈련의 OOM 문제 해결

메모리 등 서비스 CPU GPU는 CPU 주파수, 정보의 모든 유형보기

LLM 도메인 적응의 도메인 적응을 위한 사전 훈련

[NLP]LLM---대형 모델 지침의 미세 조정 시 "신속"

LLM의 Chinese-LLaMA-Alpaca-2: 소스 코드 해석(run_clm_sft_with_peft.py 파일) - 모델 훈련 사전 작업(매개변수 분석 + 구성 로그) → 모델 초기화(훈련된 체 여부 감지)

멀티 GPU 훈련을 keras

단일 GPU 훈련 해결

추천

행

이진 트리 반복 순회를 구현하기위한 스택

Kubernetes Operator는 데이터베이스에만 사용되는 것이 아니라이 4 가지 사항을 알아야합니다.

Die Funktion „Gruppierungssätze“ von Hive [detailliert]

[란 차오 컵 사전 시험 공격] 제 10 회 란 차오 컵 주립 C / C ++ 대학 그룹 B 요약

[마이크로 채널 공용 플랫폼] 메시지 템플릿을 보낼 수

[루비] 명명 규칙

AcWing 306 제럴드 클래스 수 DP 거대한 체스

JSP에서 여러 가지 의견이있다? ? ?

1067 시도 암호 점수 20 getline 사용

{} 안녕하세요, 천둥이 문에 묻혔습니다 (허니팟 천둥, 달콤한 얼굴)!

아카이브

기타

2020-04-08(1460)

2020-04-07(1517)

2020-04-06(1499)

2020-04-05(1440)

2020-04-04(1629)

2020-04-03(1644)

2020-04-02(1572)

2020-04-01(1665)

2020-03-31(1639)

2020-03-30(1334)