这篇文章介绍了PyTorch在LLM生命周期的改进,包括大规模训练、内存高效微调和设备上的LLM能力。作者讨论了内存高效微调的重要性和常见的架构和算法技术。他们还讨论了在设备上部署大型模型的挑战和量化技术。
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