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LLMs 训练�l�验�?nbsp; PDF 下蝲
相关截图�Q?/strong>
 主要内容�Q?/strong>
分布式训�l�框枉���择�Q?/strong>
多用 DeepSpeed�Q�少�?/span> Pytorch 原生�?/span> torchrun。在节点数量较少的情况下�Q���用何�U�训�l�框架�ƈ不是特别�?/span>
要；然而，一旦涉�?qi��ng)到数百个节点�?/span>DeepSpeed昄���出其强大之处�Q�其���便的启动和便于性能分析的特点��其成
为理想之选�?/span>
LLMs 训练�?有哪些有用的������Q?/strong>
1. �Ҏ(gu��)��容错和自动重启机制
大模型训�l�不是以往那种单机训个几小时就�l�束的�Q务，往往需要训�l�好几周甚至好几个月�Q�这时候你���q��道能
�E�_��训练有多么重要�?/span>�Ҏ(gu��)��容错能让你在机器故障的情况下依然���l�重启训�l?/strong>�Q�自动重启能让你在训�l�中断之�?/span>
立刻重启训练。毕竟，大模型时代，节约旉������是节约钱�?/span>
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苏公�|�安�?32061202001004�?/p>
