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原文中文，约15100字，阅读约需36分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了初创公司Imbue如何将裸机转变为用于训练LLM的计算机集群，并分享了构建LLM训练基础设施的过程和编写的工具和脚本。还讨论了训练过程中的常见问题和解决方法，总结了设置和维护基础设施的经验教训。
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关键要点
- Imbue初创公司将裸机转变为用于训练LLM的计算机集群，成功训练了一个700亿参数的模型。
- 文章详细介绍了构建LLM训练基础设施的过程，包括配置机器、设置InfiniBand网络等步骤。
- 团队使用4088台H100 GPU的集群，确保GPU之间的高速通信以实现高效训练。
- 配置机器的过程中，使用了iDRAC和MAAS等工具来自动化操作系统的安装和配置。
- 在设置过程中，团队遇到约10%的机器无法启动，主要由于硬件问题。
- 通过健康检查脚本，团队确保机器的健康状态，包括GPU、磁盘空间和网络连接等。
- 训练过程中常见问题包括启动崩溃、内存不足和训练减速，团队分享了调试经验。
- 为了确保训练的稳定性，团队开发了自动重启和故障检测的系统，减少人工干预。
- 建立本地文件系统和Docker注册表以提高数据传输速度，减少网络瓶颈。
- 团队总结了在基础设施设置和维护中的经验教训，强调可重复性和验证的重要性。
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