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Cloudflare R2和MosaicML实现全球任意计算设备上训练大型语言模型，零切换成本
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
为了支持生成式人工智能的大型语言模型和扩散模型，需要大量的基础设施，包括GPU和数据存储基础设施。许多机器学习团队已经开始使用对象存储来托管数据集和检查点。MosaicML的工具和Cloudflare R2可以一起解决这些挑战。使用MosaicML的开源StreamingDataset和Composer库，可以轻松地将训练数据流式传输并将模型检查点读/写回R2。由于R2的零出口定价，您可以根据GPU的可用性和价格启动/停止/移动/调整作业，而无需支付任何数据传输费用。
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关键要点
- 构建生成式人工智能所需的大型语言模型和扩散模型需要大量基础设施，包括GPU和数据存储。
- 许多机器学习团队开始使用对象存储来托管数据集和检查点，但大多数对象存储提供商收取出口费用，限制了用户的灵活性。
- MosaicML的工具和Cloudflare R2可以解决存储成本和可扩展性的问题，支持高效的数据流和模型检查点的读写。
- 使用MosaicML的开源StreamingDataset和Composer库，可以轻松地将训练数据流式传输并将模型检查点写回R2。
- R2的零出口定价使得用户可以根据GPU的可用性和价格灵活启动、停止、移动和调整作业，而无需支付数据传输费用。
- MosaicML和Cloudflare的结合使得用户可以在全球任何计算环境中训练大型语言模型，且没有供应商锁定。
- 使用StreamingDataset库可以高效、确定性地从R2读取数据，并支持多工作者的高性能训练。
- Composer库简化了模型检查点的保存和加载过程，支持多GPU和多节点训练，无需共享文件系统。
- 通过MosaicML和R2，用户可以在不同的云提供商之间无缝切换，降低训练成本，避免出口费用。
- MosaicML平台与Cloudflare R2的结合为用户提供了最大程度的自主权和控制力，适应组织的需求变化。
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