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互联网上大规模语言模型的分布式推理和微调
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型在成本高效的推理和微调方面的方法，并比较了本地和分布式策略。通过开发特殊的容错推理算法和负载平衡协议，实现了自动分配设备以最大化系统总吞吐量。在 Petals 中的应用展示了这些算法，该分散式系统能够以比离线处理快 10 倍的速度运行大型语言模型。通过模拟条件和跨越两大洲的真实场景对系统性能进行了评估。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型的成本高效推理和微调方法。
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比较了本地和分布式策略的效果。
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开发了特殊的容错推理算法和负载平衡协议。
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实现了设备的自动分配以最大化系统总吞吐量。
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在 Petals 系统中展示了这些算法的应用。
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该分散式系统运行大型语言模型的速度比离线处理快 10 倍。
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通过模拟条件和跨越两大洲的真实场景评估系统性能。
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