学习大模型开拓，绕不开的一个话题：如何在指定时间完成大模型演习。
本日这篇文章剖析一波如何高效演习大模型，一种可靠的实践办理方案。
1、 大模型演习和GPU论文 “Scaling Laws for Neural Language Models”阐明了 sclaing laws法则，这个法则见告我们，随着模型参数量的增加、演习数据量的增加，模型的预测精度或表现会逐渐提升，直到达到某种瓶颈。
然后，更大规模的模型演习，一定意味着须要更多的打算资源，尤其是GPU等硬件加速，变为一定选项。
如下为高性能单卡A100：
在这里也顺便科普下，GPU显卡存在的代价。
GPU全称：Graphics processing unit，即图形处理单元。
图形实质是二维数组（两个维度相等时又被称为矩阵）。当进行大量的图形处理时，实际便是大量的矩阵间的运算。
从数学角度讲，矩阵运算，都可以并行处理，基于这个数学特性，GPU出身，实现并行处理矩阵间的并行打算，让图形处理起来更加迅猛和流畅。
在大模型开拓中，背后便是这种矩阵运算。为了加速大模型演习，早日让大模型app上线，利用GPU，多卡GPU，GPU集群，成为一定选项。
2、 GPU方案之争A100这种属于大卡，单卡来说，所向披靡，性能那是杠杠的。但是，价格那也是贵的一笔，就拿40G显存的A100，价格约6万8千元：
随便买个两三张，就得一二十万，这可是一笔不菲的投入。
有没有更好的办理方案嘞，经由我的调研，创造阿里云多卡GPU+搭配的免费DeepGPU工具核，是另一个很好的办理方案。
大略来说，这个方案做到了花小钱，办大事。
无论对付企业，还是个人开拓者，只要想开拓专属个人大模型的，阿里云多卡GPU+DeepGPU办理方案真喷鼻香
多卡GPU，字面意思也能看出来，便是将多张GPU显卡组合起来，同时为我们干活。
DeepGPU，别号神行工具包。它是GPU打算做事增强能力的免费工具集，里面有各种好用的工具包。个中包括：业务快速支配工具、GPU资源拆分工具、AI演习和推理打算优化工具以及针对热门AI模型的专门加速工具等。
我重点研究了DeepGPU里有的1个模块，DeepGPU-LLm。DeepGPU-LLm是一个大模型推理的加速引擎，能加速演习多种大模型，如通义千问Qwen，ChatGLM，Llama等：
常规多卡GPU搭配，常常会有个中多个GPU显卡被闲置，利用率低，妥妥造成资源和金钱摧残浪费蹂躏，造成1+1 < 2。但，阿里云多卡GPU，显著提升显卡利用率，真正发挥多卡功效。
就拿微调Llama-7b来说，K4_V4搭配显著提速4倍，这是什么观点？普通多卡方案演习4个月，阿里云多卡GPU只需1个月：
3、 方案性价比剖析
两三张A100，一二十万。
而在阿里云多卡GPU+DeepGPU加持下，可以以一个远低于此的本钱，便能微调并支配一个专属企业或个人的大模型了。
以是，你不必再去购买实体大卡A100，完备可以按需利用阿里云多卡DeepGPU方案。
计费紧张两类：包月包年，按量购买。现在很多款型都有很大的优惠折扣，很多直接五折，四折。比如 gn5 规格族（P100-16G）：新客专享，限新购，限1个实例，购买时长1~11个月 5折，购买时长 1~2年 4折：
想要微调并支配一个专属企业或个人大模型的，阿里云多卡DeepGPU方案一定是更好的选择，本钱可能只需A100本钱的5%，乃至更少。
这便是我的调研与方案剖析总结，与各位老铁分享。末了希望老铁们点赞，转发支持一下。
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