Mixtral 8X7B MoE 模型基于阿里云人工智能平台PAI实践合集
💡
原文中文，约8900字，阅读约需21分钟。
📝
内容提要
Mixtral 8x7B是基于解码器架构的开源大型语言模型，拥有46.7B个参数，并使用稀疏的专家混合（MOE）网络。该模型在基准测试中表现良好，可以使用PAI平台进行微调和部署。PAI-DSW和Swift是两个可用于微调模型的工具。Deepspeed也可用于轻量级微调。PAI-EAS是一个可用于部署模型的弹性推理服务。PAI-QuickStart提供了一种简单的方式来微调和部署模型。
🎯
关键要点
- Mixtral 8x7B是基于解码器架构的开源大型语言模型，拥有46.7B个参数，使用稀疏的专家混合网络。
- 该模型在基准测试中表现良好，具有高性价比。
- 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、部署和推理优化。
- 使用PAI-DSW可以轻量化微调Mixtral 8x7B模型，提供交互式编程环境和丰富的计算资源。
- Swift是轻量级训练推理工具，支持Mixtral 8x7B模型的LoRA微调。
- Deepspeed也可用于Mixtral 8x7B模型的LoRA轻量化微调，支持大规模训练。
- PAI-EAS是弹性推理服务，可以将微调后的模型在线部署。
- 使用PAI-QuickStart可以实现零代码微调和部署Mixtral 8x7B模型，简化用户操作。
- 用户可以通过API调用部署的模型，支持文本生成和对话功能。
➡️
