CPU模型训练以及调优方案

艾文教编程

领域专家: 大数据技术领域

2023-01-12 21:54:26

课时名称	课时知识点
CPU模型训练以及调优方案	CPU模型训练以及调优方案

...全文

190 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法。方法加快训练速度优化显存利用率YesYesNoYesNoYesYesNoYesYesYesNoNoYesYesNo。

本节将学习模型选择与调优，具体有模型性能的验证（通过交叉验证实现：就是如何划分数据集，进行模型的训练和性能测试）:保留交叉验证、k-折交叉验证、分层k-折交叉验证。包括模型超参数的选择和设置，比如我们的knn模型需要设置一个参数k值，但不知怎么设置，一个个尝试会耗费大量时间，所以设置一个范围区间让计算机自己找最优k值（网格搜索：类似一个循环操作，筛选设置的值中最佳的超参数）。最后还有模型的保存和加载，完成一个模型保存后，后续需要时直接调用加载即可。

在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法。方法加快训练速度优化显存利用率YesYesNoYesNoYesYesNoYesYesYesNoNoYesYesNo。

大模型调优是一项复杂而富有挑战性的工作。本文全面解析了大模型调优的关键技术，包括数据预处理与增强、模型架构调整、超参数优化、正则化与泛化能力提升以及分布式训练与并行优化等方面。希望这些技术能够帮助开发者更加高效地利用和优化大模型，推动人工智能技术的进一步发展。

在视觉语言（Vision-Language, VL）模型领域，Qwen-VL（通义千问-VL）作为阿里巴巴云推出的大规模预训练模型，其训练过程面临着计算资源消耗大、超参数调优复杂、分布式策略选择难等核心挑战。本文将系统讲解Qwen-VL的分布式训练架构设计、关键参数调优方法论，并通过实战案例验证不同策略的性能表现，帮助开发者高效完成模型训练任务。 ## 分布式训练架构设计 ### 1. 训练框...

艾文的课程社区_NO_2

3

社区成员

450

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章