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结合 HSDP 及模型并行加速 Llama3 训练

本文分析模型并行库 SMPv2,其结合了PyTorch HSDP 和 Nvidia Transformer Engine,实现了基于张量并行的大型模型训练。SMPv2 在 SageMaker 体系上简化了繁琐的训练初始化配置,并支持与 PyTorch FSDP 的无缝集成,极大降低了开发复杂性。通过配置层次化分片、张量并行度等参数,SMPv2 可以在 Amazon P5 等高性能实例上实现高效的集群扩展性能,同时有效降低显存消耗,支持高效的大型基础模型训练。

借助开源大模型微调打造行业定制化专业翻译

在全球化的商业环境中,高质量的专业翻译对于企业出海和行业交流至关重要。然而,专业领域的翻译往往面临着术语精确性、行业特定风格表达和文化适应性等多重挑战。 本文将探讨如何利用开源大语言模型的微调技术来解决这些挑战。通过针对性的微调训练,我们可以显著提升模型在特定行业翻译任务中的表现。