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在泽微AI/泽微一号上微调 Llama 2，打造专属企业模型

2023-09-11

🏗️ 开源生态的力量：Llama 2 与垂直领域模型的崛起

自 Meta 发布 Llama 2 系列大语言模型以来，开源 LLM 生态迎来了爆发式增长。Llama 2 以其卓越的性能和开放的授权，成为了众多企业和研究机构构建专属垂直领域模型的首选基座。

利用 Llama 2，企业可以基于自身的私有数据和行业知识进行微调（Fine-tuning），以极高的效率和成本效益创建出性能媲美甚至超越通用模型的定制化 AI 解决方案。

🚨 微调 Llama 2 的挑战

虽然微调比从零开始训练模型成本低得多，但 Llama 2 模型的规模（例如 7B、13B、70B 参数）依然对计算资源提出了严峻挑战：

  1. 显存消耗：即使只是微调，也需要加载整个模型参数、梯度、以及优化器状态（如 AdamW），对 GPU 显存的需求依然巨大。特别是 70B 级别的模型，单卡难以承受。

  2. 效率与成本：使用传统的全参数微调（Full Fine-tuning）效率低下、成本高昂，且容易丢失基座模型的泛化能力。

  3. 分布式复杂度：在多卡或多机上进行高效微调，需要掌握复杂的分布式并行技术（TP、PP、ZeRO），部署难度大。

🚀 泽微AI/泽微一号：Llama 2 高效微调的利器

泽微AI（或 泽微一号）平台专为解决大规模 LLM 的训练和微调挑战而设计，提供了软硬件一体化的优化方案，让用户可以轻松、高效地在 Llama 2 基础上进行二次开发。

1. 硬件支撑：充分的大显存 GPU 资源

  • 旗舰级 GPU：提供海量 NVIDIA A100/H100 80GB 资源，满足 Llama 2 70B 模型在采用优化技术后对显存的最低要求。

  • 高速互联：采用 NVLink/InfiniBand 互联，确保在进行分布式微调时，多卡间的数据和梯度同步达到极限速度。

2. 软件优化：参数高效微调 (PEFT) 集成

为了解决全参数微调的效率和成本问题，泽微AI/泽微一号 深度集成了业界领先的 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 技术：

  • LoRA/QLoRA 支持：平台预置了基于 LoRA（Low-Rank Adaptation）或 QLoRA（Quantized LoRA）的微调环境。

    • 效果：通过仅训练少量可学习的参数（如 Adapter），可以将显存需求降低 10 倍以上，同时将训练时间大幅缩短。用户甚至可以在单张 A100 上轻松微调 70B 模型。

  • $haiscale$ 与 ZeRO 集成：对于需要更高精度的全量微调任务，我们集成并优化了 $haiscale$ 框架，通过 ZeRO 优化器等技术，实现模型状态在多卡上的高效分片，确保即使是 70B 模型的全参数训练也能在集群上稳定运行。

3. 简化工作流：即刻上手微调

泽微AI/泽微一号 提供了封装好的 Llama 2 微调脚本和 Jupyter 环境，大大简化了用户的操作流程：

  • 预配置环境：一键部署包含 PyTorch、Hugging Face Transformers、BitsAndBytes 等所有必要依赖和 Llama 2 模型的微调环境。

  • 数据高效加载：优化了数据加载和处理流程，使您的私有数据集能够快速、高效地注入训练 pipeline。

💡 总结与展望

Llama 2 的开源开启了 AI 普及的新篇章。泽微AI/泽微一号 平台通过提供强大的 GPU 资源和集成了 PEFT、LoRA/QLoRA 的高效软件栈，为企业和开发者提供了一个无与伦比的 Llama 2 微调环境，助力您快速构建和迭代专属于您的、高性能的垂直领域 LLM。

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