chatgpt训练需要多少显卡 训练gpu

本文目录一览：

• 1、大模型流水线并行(Pipeline)实战
• 2、单卡就能玩的开源大语言模型:ChatGLM及其应用介绍
• 3、ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解
• 4、ChatRWKV(有可用猫娘模型!)微调/部署/使用/训练资源合集
• 5、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
• 6、jtti主机怎么样

大模型流水线并行(Pipeline)实战

此时，模型并行策略成为关键，它包括张量并行和流水线并行两种主要方法。本文以DeepSpeed框架下的ChatGLM-6B模型流水线并行实战为例，进行深入探讨。流水线并行的核心在于，将模型的不同层分散到不同的GPU设备中，使得训练数据按照流水线的方式依次通过每个GPU，实现一次模型的前向和反向传播。

Megatron-LM则通过引入虚拟流水线（Virtual Pipeline）和交错式1F1B调度策略，进一步优化了流水线并行的效率。这种方法通过增加流水线阶段的数量，以减少设备间的通信量，从而降低流水线中的等待时间（Bubble比率），进而提高整体训练效率。这种策略尤其适用于GPU集群环境，能够有效提升大规模语言模型的训练速度。

模型并行是训练大型深度学习模型的关键策略，分为两种主要形式：流水线并行和张量并行。流水线并行着重于在多个计算节点之间高效地分割计算任务，以减少通信开销。

流水线并行论文总结：基本概念与核心思想 流水线并行着重于在多个计算节点之间高效地分割计算任务，以减少通信开销。它将模型的每一层或多个连续的层分配给不同的计算节点，形成流水线，使每一层的计算结果在前向传播结束后立即由下一个节点接收并继续处理，实现高效并行计算。

GLM130B案例：在GLM130B的训练中，尽管尝试过DeepSpeed，但最终选择了Megatron，部分原因可能是由于其3D并行技术的优势。BLOOM训练框架：BLOOM训练框架结合了MegatronDeepSpeed，利用高效的3D并行策略，包括Tensor并行、ZeRO优化器和模型流水线，实现了在大量GPU上的高效训练。

单卡就能玩的开源大语言模型:ChatGLM及其应用介绍

1、ChatGLM是一款由中国清华大学开发的开源大语言模型，支持单卡使用，具有广泛的应用场景。以下是关于ChatGLM及其应用的详细介绍：模型特点：卓越性能：ChatGLM在国际评测中表现出色，GLM130B更是成为亚洲唯一入选的大型模型。

2、ChatGLM，一款由中国清华大学开发的开源大语言模型，因其卓越的性能和广泛应用而备受瞩目。作为国内语言处理领域的明星，它在国际竞争中崭露头角，尤其是在斯坦福大学大模型中心的评测中，GLM-130B脱颖而出，成为亚洲唯一入选的大型模型。

3、今天，一个惊喜接踵而至——智谱AI发布了ChatGLM-6B，这无疑大大满足了我对中文大模型的期待，也加速了我对于MOSS模型的憧憬。我不得不为之鼓掌，并向智谱AI团队表示祝贺。THUDM团队之前关注过你们的项目，比如CogView和iPrompt，没想到你们在语言模型领域的发展如此迅速。

4、通过Streamlit方式加载模型，运行streamlit run web_demopy来启动代码解释器模式。通过命令行方式运行python cli_demo.py文件进行交互式对话，输入clear可清空对话历史，输入stop终止程序。

5、ChatGLM-6B模型概览 ChatGLM-6B是由清华大学团队开发的开源大语言模型，基于Transformer架构，支持中英文双语对话与问它拥有62亿个参数，采用GLM架构，并通过模型量化技术，可在普通显卡上运行（仅需6GB显存）。

ChatGLM-6B是如何生成回复的?技术详解

ChatGLM-6B生成回复的两种接口分别为stream_chat()和chat()，默认使用stream_chat()接口，但用户可以根据需要进行调整。

ChatGLM-6B是基于GLM架构的开源双语问答对话语言模型，具有62亿参数，针对中文问答和对话进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，并采用监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，生成符合人类偏好的PaddleNLP提供了ChatGLM微调示例代码，适合THUDM/chatglm-6b模型。

`prompt`由`tokenizer.build_prompt(query， history)`生成，包含了历史对话和当前轮次用户输入的拼接。`answer`则为当前轮次的回复。通过查看huggingface上`chatglm2-6b`的tokenizer代码，我们发现`build_prompt`方法中包含了结束符`eos_token`，揭示了ChatGLM2多轮对话数据组织格式的关键点。

加载ChatGLM 6B模型，可通过服务端下载THUDM/chatglm-6b或从本地加载，以实现快速运行。加载StableDiffusion模型同样支持从服务端获取Linaqruf/anything-v0或本地加载。执行`chat_with_glm`函数，输入如你好即可开始聊天。生成的图片将保存于`pictures`目录下。

ChatRWKV(有可用猫娘模型!)微调/部署/使用/训练资源合集

ChatRWKV微调、部署、使用、训练资源合集：微调： 准备数据：将TXT格式的小说放入/root/autodltmp/txt文件夹中，确保文件编码为UTF8。

首先，进入train目录，执行初始化文件夹命令：cd train bash init.sh。执行完成后，会在/root/autodl-tmp/目录下自动创建工作文件夹，包括data、jsonl、lora_checkpoints、model、txt这5个文件夹。

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open webUI，可以按照以下步骤进行： 选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

jtti主机怎么样

1、根据官方的介绍，这款名为刀锋TGPBOX的主机按照处理器的不同分为两款。性能上完全没问题，但显卡性能有些跟不上，但不影响正常使用的，后期可以对显卡进行升级。第二梯队品牌主要是武汉豪迈、深圳凯旋，这两个品牌精度和稳定性稍逊。剩下的就是其他品牌了，质量很差，试验数值偏离，尤其是1年之后越发明显。

2、该产品图形处理速度快，支持GPU卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。

3、对于美国的Windows VPS，LightLayer是一个不错的选择。他们提供性价比较高的美国VPS主机，而且不限制流量。你可以选择安装Linux或Windows系统，并可以根据需要弹性地升级配置。另外，JTTI也是一个值得考虑的选项，他们提供美国云服务器，支持Windows系统的安装，适合有外贸和远程办公需求的用户。

4、在美国，我推荐Lightlayer和JTTI这两家服务商提供的Windows VPS。Lightlayer作为一个新的海外主机商，提供性价比较高的美国VPS主机，且拥有大带宽不限制流量的选项。其Windows VPS计划套餐多样，可根据需求选择。而JTTI则是一个新加坡的云服务商，在美国也有机房。