这是个好问题,提到减少网络对AI训练的影响,想必你所在AI环境的规模已经不小了,单机或较小规模场景下,一般都不会考虑到网络对AI环境的影响,其实,AI环境对网络的依赖程度是非常高的,成规模化部署时必须要提前规划好AI环境的网络架构,如存储网络区、训练网络区、推理网络区、业务网络区等。
那么,如何减少网络对AI训练的影响,大概可以从以下几个方面着手:
1、在训练模型前,对数据进行预处理,减少数据在网络上的传输量。
2、将模型分散到多台服务器上,减少每台服务器之间相互交互的网络负载。
3、适当考虑增大服务器本地磁盘,将数据缓存到服务器本地硬盘上,避免每次训练都从网络上传输数据。
4、审视当前网络结构,减少网络层数,减少不必要的网络设备,减少网络之间的传输负载。
5、选用合适的模型,减少模型的大小和参数量,尽量降低网络传输的负载。
6、考虑使用专用AI硬件设备来提高训练效率,同时降低网络传输负载。
7、重新审视所选的训练工具,评估其网络传输负载对网络环境的影响。
综合来说,要结合实际需求情况和自身的网络现状及AI训练环境的现状去考虑整体的解决方案。
大语言模型由于模型体量大,对GPU显存要求高到一定程度的情况下,需要多机并行训练。在预算许可的情况下,可以采购高带宽的路由器。如果预算有限,可以试用类似英伟达NeMo的训练框架,通过框架提供的优化功能进行提速。
收起在金融行业中,AI技术的应用越来越广泛,但是网络对于AI训练的影响也越来越大。为了减少网络对AI训练的影响,可以采取以下措施:
综上所述,通过数据本地化、数据压缩、数据分片、采用高速网络和GPU集群等措施,可以减少网络对AI训练的影响,提高AI训练的效率和准确性,进一步推动金融行业的智能化进程。