jinhaibo
作者jinhaibo课题专家组·2024-06-10 16:16
技术管理·昆仑银行

面向智能客服等场景,银行大模型微调训练阶段如何设计百亿级/千亿级参数大模型分布式并行集群架构?

字数 6209阅读 3104评论 4赞 5
内容摘要:
本文探讨了银行智能客服系统的分布式架构设计,优化了大模型的应用价值和挑战。讨论了分布式计算的优化策略,包括服务器性能、网络带宽、数据分片、模型压缩和任务调度。分析了RAG和微调技术的差异及适用性,强调了它们在不同场景下的互补和协作关系。
当前摘要为AI生成

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lidhrandomlidhrandom联盟成员engineerPAT
2024-06-17 20:18
交流很有收获,目前在很多场景中都存在GPU集群资源利用率不理想的问题,通过本次交流对相关问题的解决有了新的见解和灵感
maolalamaolala联盟成员系统分析师某银行
2024-06-17 11:17
1.分布式并行计算主要考虑两个方面,一个是网络通信问题,卡间互联和机器与机器互联,保障数据并行。另外一个就是存储的问题,将训练的数据同步到各个机器上。2.异构gpu资源池的问题,分时调度提升利用率很合理,但是我们应该关注作业资源调度的策略,以及如果作为训推一体的平台,不同的服务器对模型格式要求不同,可能要考虑一下模型服务一致性。
peimapeima课题专家组架构师某金融公司
2024-06-12 19:37
对智能客服场景分布式优化建设给出指导方向
menglunyangmenglunyang课题专家组系统工程师中国银行
2024-06-12 16:25
本次交流收获很大,对于如何平衡计算资源与通信开销提供了实用的建议,如选择合适的并行模式和避免全网数据同步。这些策略对于设计高效的分布式系统至关重要。
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