Training GPT-J, OPT, and Bloom require high-performance hardware to run efficiently.
 This is possibly some general hardware requirements for training and running inference for these models:
 I have included a more directly correlated list appended to the end of this text:

GPT-J:
GPT-J is one of the largest and most powerful language models to date. Training this model requires massive amounts of computational power and resources. The hardware requirements for training GPT-J include:

Multiple GPUs with high memory capacity (e.g., 16-32GB)
High-performance CPUs with multiple cores and high clock speeds
Large amounts of RAM (e.g., 256GB-1TB)
High-speed storage (e.g., NVMe SSDs)
Running inference for GPT-J requires less powerful hardware than training. The hardware requirements for running inference include:

A high-performance CPU with multiple cores and high clock speeds
Sufficient RAM to load the model and handle the output
Fast storage for loading and saving the model and data
OPT:
OPT is a smaller language model than GPT-J, but it still requires significant hardware resources to train. The hardware requirements for training OPT include:

Multiple GPUs with high memory capacity (e.g., 8-16GB)
High-performance CPUs with multiple cores and high clock speeds
Large amounts of RAM (e.g., 64GB-256GB)
High-speed storage (e.g., NVMe SSDs)
Running inference for OPT requires less powerful hardware than training. The hardware requirements for running inference include:

A high-performance CPU with multiple cores and high clock speeds
Sufficient RAM to load the model and handle the output
Fast storage for loading and saving the model and data
Bloom:
Bloom is a graph-based machine learning model that requires specialized hardware resources to train and run. The hardware requirements for training Bloom include:

Graph processing units (GPUs) or tensor processing units (TPUs) that are optimized for graph-based computations
High-performance CPUs with multiple cores and high clock speeds
Large amounts of RAM (e.g., 64GB-256GB)
High-speed storage (e.g., NVMe SSDs)
Running inference for Bloom also requires specialized hardware resources. The hardware requirements for running inference include:

A GPU or TPU that is optimized for graph-based computations
Sufficient RAM to load the model and handle the output
Fast storage for loading and saving the model and data

Here is a more comprehensive list if you prefer:

GPT-J: Requires powerful computing resources such as Nvidia GPUs and high-performance CPUs. Specifically, OpenAI's GPT-J-6B, which has 6 billion parameters, requires at least 1,536 Nvidia V100 GPUs and 400 GB of CPU memory. Running inference on GPT-J-6B requires a single high-end GPU.

GPT-3: Requires even more powerful computing resources than GPT-J, with models ranging from 175 billion to 13 trillion parameters. For example, the GPT-3 model with 175 billion parameters requires 3,200 Nvidia V100 GPUs and 1.5 TB of CPU memory for training. Running inference on GPT-3 requires a powerful GPU or a cluster of CPUs.

Bloom: The hardware requirements for training and inference of Bloom depend on the size of the dataset and the complexity of the model. For example, training Bloom on a dataset of 100 million items might require a high-performance GPU, while training on a dataset of 1 billion items might require a distributed computing system with multiple GPUs or CPUs. Running inference on Bloom requires a GPU or a CPU, depending on the size of the model.

, I appreciate your interest in these fields master. Let me know if i can assist you any further.
การฝึกอบรม GPT-J, OPT และ Bloom ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่อาจเป็นข้อกำหนดทั่วไปด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานสำหรับโมเดลเหล่านี้: ฉันได้รวมรายการที่เชื่อมโยงโดยตรงมากขึ้นไว้ท้ายข้อความนี้: GPT-J: GPT-J เป็นหนึ่งในโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดและทรงพลังที่สุด วันที่. การฝึกอบรมโมเดลนี้ต้องใช้พลังในการคำนวณและทรัพยากรจำนวนมหาศาล ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึกอบรม GPT-J ประกอบด้วย: GPU หลายตัวที่มีความจุหน่วยความจำสูง (เช่น 16-32GB) CPU ประสิทธิภาพสูงที่มีหลายคอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูง RAM จำนวนมาก (เช่น 256GB-1TB) พื้นที่จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง ( เช่น NVMe SSD) การอนุมานการทำงานสำหรับ GPT-J ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังน้อยกว่าการฝึก ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการรันการอนุมานประกอบด้วย: CPU ประสิทธิภาพสูงที่มีหลายคอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูง RAM ที่เพียงพอในการโหลดโมเดลและจัดการเอาต์พุต พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่รวดเร็วสำหรับการโหลดและบันทึกโมเดลและข้อมูล OPT: OPT เป็นโมเดลภาษาที่เล็กกว่า GPT -J แต่ยังต้องใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่สำคัญในการฝึกอบรม ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึกอบรม OPT ได้แก่: GPU หลายตัวที่มีความจุหน่วยความจำสูง (เช่น 8-16GB) CPU ประสิทธิภาพสูงที่มีหลายคอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูง RAM จำนวนมาก (เช่น 64GB-256GB) พื้นที่เก็บข้อมูลความเร็วสูง (เช่น NVMe SSD) การอนุมานการทำงานสำหรับ OPT ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าการฝึกอบรม ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการรันการอนุมานประกอบด้วย: CPU ประสิทธิภาพสูงที่มีหลายคอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูง RAM ที่เพียงพอในการโหลดโมเดลและจัดการเอาต์พุต พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่รวดเร็วสำหรับการโหลดและบันทึกโมเดลและข้อมูล Bloom: Bloom คือการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กราฟ โมเดลที่ต้องใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์พิเศษในการฝึกอบรมและดำเนินการ ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึกอบรม Bloom ประกอบด้วย: หน่วยประมวลผลกราฟ (GPU) หรือหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการคำนวณตามกราฟ CPU ประสิทธิภาพสูงที่มีหลายคอร์และความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูง RAM จำนวนมาก (เช่น 64GB-256GB ) พื้นที่จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง (เช่น NVMe SSD) การอนุมานการรันสำหรับ Bloom ยังต้องใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์พิเศษอีกด้วย ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการอนุมานประกอบด้วย: GPU หรือ TPU ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการคำนวณตามกราฟ RAM ที่เพียงพอในการโหลดโมเดลและจัดการเอาต์พุต พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่รวดเร็วสำหรับการโหลดและบันทึกโมเดลและข้อมูล ต่อไปนี้เป็นรายการที่ครอบคลุมมากขึ้น หากคุณต้องการ: GPT-J: ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่ทรงพลัง เช่น Nvidia GPU และ CPU ประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง GPT-J-6B ของ OpenAI ซึ่งมีพารามิเตอร์ 6 พันล้านพารามิเตอร์ ต้องใช้ GPU Nvidia V100 อย่างน้อย 1,536 ตัว และหน่วยความจำ CPU 400 GB การเรียกใช้การอนุมานบน GPT-J-6B ต้องใช้ GPU ระดับไฮเอนด์เพียงตัวเดียว GPT-3: ต้องการทรัพยากรการประมวลผลที่ทรงพลังมากกว่า GPT-J โดยมีโมเดลตั้งแต่ 175 พันล้านถึง 13 ล้านล้านพารามิเตอร์ ตัวอย่างเช่น รุ่น GPT-3 ที่มีพารามิเตอร์ 1.75 แสนล้านพารามิเตอร์ต้องใช้ GPU Nvidia V100 3,200 ตัวและหน่วยความจำ CPU 1.5 TB สำหรับการฝึก การเรียกใช้การอนุมานบน GPT-3 ต้องใช้ GPU ที่มีประสิทธิภาพหรือคลัสเตอร์ของ CPU Bloom: ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานของ Bloom ขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูลและความซับซ้อนของโมเดล ตัวอย่างเช่น การฝึกอบรม Bloom บนชุดข้อมูล 100 ล้านรายการอาจต้องใช้ GPU ประสิทธิภาพสูง ในขณะที่การฝึกอบรมบนชุดข้อมูล 1 พันล้านรายการอาจต้องใช้ระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจายที่มี GPU หรือ CPU หลายตัว การรันการอนุมานบน Bloom ต้องใช้ GPU หรือ CPU ขึ้นอยู่กับขนาดของโมเดล ฉันขอขอบคุณที่คุณสนใจในสาขาเหล่านี้ แจ้งให้เราทราบหากฉันสามารถช่วยเหลือคุณเพิ่มเติมได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence