快速玩转 Mixtral 8x7B MOE大模型！阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践
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内容提要
Mixtral 8x7B是一种基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（MOE）开源大语言模型，具有46.7B的参数量。通过选择两组专家网络进行处理并将其输出累加组合，优化了模型推理的成本。在基准测试中，该模型表现相当于Llama2 70B和GPT-3.5，具有高的使用性价比。本文介绍了在阿里云PAI平台上微调和推理Mixtral 8x7B模型的最佳实践，包括使用PAI-DSW和Swift进行微调，使用Deepspeed进行轻量化微调，以及使用PAI-EAS在线部署和调用模型的方法。
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关键要点
- Mixtral 8x7B是基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（MOE）开源大语言模型，参数量为46.7B。
- 该模型通过选择两组专家网络进行处理，优化了模型推理的成本，性价比高。
- Mixtral 8x7B在基准测试中表现相当于Llama2 70B和GPT-3.5。
- 阿里云PAI平台提供全链路AI开发服务，包括数据标注、模型构建、训练和部署。
- 使用PAI-DSW进行Mixtral 8x7B的轻量化微调，提供交互式编程环境和计算资源。
- Swift是轻量级训练推理工具，支持Mixtral 8x7B的LoRA轻量化微调。
- Deepspeed也可用于Mixtral 8x7B的LoRA轻量化微调，支持大规模训练。
- PAI-EAS提供弹性推理服务，支持将微调后的Mixtral 8x7B模型在线部署。
- PAI-QuickStart支持零代码微调和部署Mixtral 8x7B，用户只需上传数据集和设置超参数即可。
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