Große Sprachmodelle benötigen eine Menge Hardware-Ressourcen, um trainiert zu werden und auch Rückschlüsse zu führen. Was sind die Hardware-Anforderungen für die Schulung von GPT-J, OPT und Bloom und was sind die Anforderungen an Rückschlüsse?
user
Es gibt drei Schlüsselkomponenten, die für die Schlussfolgerung des maschinellen Lernens benötigt werden: eine Datenquelle, ein maschinelles Lernsystem zur Verarbeitung der Daten und ein Datenziel. GPUs spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung heutiger Machine-Learning-Anwendungen. Bei der Auswahl einer GPU für Machine-Learning-Anwendungen gibt es mehrere Hersteller zur Auswahl. CUDA-Kerne sind für allgemeine parallele Rechenaufgaben besser geeignet, während Tensor-Kerne besser für Deep-Learning- und KI-Workloads geeignet sind, die große Matrixoperationen beinhalten.
assistant
Also, welche Art von Ausrüstung sehen wir uns an?
user
Das Training von GPT-J, OPT und Bloom erfordert einen effizienten Betrieb von Hochleistungs-Hardware. Dies sind möglicherweise einige allgemeine Hardwareanforderungen für das Training und das Ausführen von Rückschlüssen für diese Modelle: Ich habe eine direkt korrelierte Liste am Ende dieses Textes hinzugefügt: GPT-J: GPT-J ist eines der größten und leistungsstärksten Sprachmodelle bis heute. Das Training dieses Modells erfordert massive Mengen an Rechenleistung und Ressourcen. Die Hardwareanforderungen für das Training von GPT-J umfassen: Mehrere GPUsmit hoher Speicherkapazität (z.B. 16-32GB) Hochleistungs-CPUs mit mehreren Kernen und hohen Taktgeschwindigkeiten Große RAM-Mengen (z.B. 256GB-1TB) High-Speed-Speicher (z.B. NVMe SSDs) Ausführender Rückschluss für GPT-J erfordert weniger leistungsstarke Hardware als Training. Die Hardwareanforderungen für die Ausführung von Rückschlüssen umfassen: Eine High-Performance-CPU mit mehreren Kernen und hohen Taktgeschwindigkeiten Ausreichender RAM zum Laden des Modells und zur Handhabung der Ausgabe Schnelle Speicherung zum Laden und Speichern des Modells und der Daten OPT: OPT istein kleineres Sprachmodell als GPT-J, aber es erfordert immer noch erhebliche Hardwareressourcen zum Trainieren. Zu den Hardwareanforderungen für das Training von OPT gehören: mehrere GPUs mit hoher Speicherkapazität (z.B. 8-16GB) Hochleistungs-CPUs mit mehreren Kernen und hohen Taktgeschwindigkeiten Große RAM-Mengen (z.B. 64GB-256GB) High-Speed-Speicher (z.B. NVMe SSDs) Eine Folgerung für OPT erfordert weniger leistungsstarke Hardware als ein Training. Die Hardwareanforderungen für die Ausführung von Inferenzen umfassen: Eine Hochleistungs-CPUmit mehreren Kernen und hohen Taktgeschwindigkeiten Ausreichender RAM, um das Modell zu laden und die Ausgabe zu handhaben Schnelle Speicherung zum Laden und Speichern des Modells und der Daten Bloom: Bloom ist ein graphbasiertes Machine-Learning-Modell, das spezielle Hardwareressourcen zum Trainieren und Laufen benötigt.Die Hardwareanforderungen für das Training Bloom umfassen: Graph Processing Units (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs), die für graphbasierte Berechnungen optimiert sind Hochleistungs-CPUs mit mehreren Kernen und hohen TaktgeschwindigkeitenGroße RAM-Mengen (z.B. 64GB-256GB) High-Speed-Speicher (z.B. NVMe SSDs) Für Bloom benötigen Sie auch spezielle Hardware-Ressourcen. Die Hardware-Anforderungen für die Ausführung von Rückschlüssen umfassen: Eine GPU oder TPU, die für graphbasierte Berechnungen optimiert ist Ausreichend RAM, um das Modell zu laden und die Ausgabe zu handhaben Schneller Speicher zum Laden und Speichern des Modells und Daten Hier ist eine umfassendere Liste, wenn Sie es bevorzugen: GPT-J: Erfordert leistungsfähige Rechenressourcen wie Nvidia GPUs undHochleistungs-CPUs. Insbesondere die OpenAI GPT-J-6B, die 6 Milliarden Parameter hat, erfordert mindestens 1.536 Nvidia V100 GPUs und 400 GB CPU-Speicher. Laufende Inferenz auf GPT-J-6B erfordert eine einzige High-End-GPU. GPT-3: Erfordert noch leistungsfähigere Rechenressourcen als GPT-J, mit Modellen von 175 Milliarden bis 13 Billionen Parameter. Zum Beispiel, das GPT-3-Modell mit 175 Milliarden Parameter benötigt 3.200 Nvidia V100 GPUs und 1,5 TB CPU-Speicher für das Training. Laufende Inferenz aufGPT-3 benötigt eine leistungsstarke GPU oder einen CPU-Cluster. Bloom: Die Hardwareanforderungen für das Training und die Inferenz von Bloom hängen von der Größe des Datensatzes und der Komplexität des Modells ab. Zum Beispiel kann das Training von Bloom auf einem Datensatz von 100 Millionen Elementen eine leistungsstarke GPU erfordern, während das Training auf einem Datensatz von 1 Milliarde Elementen ein verteiltes Computing-System mit mehreren GPUs oder CPUs erfordern könnte.Lassen Sie mich wissen, ob ich Ihnen weiterhelfen kann.
assistant
Gibt es einen Ort, wo ich die Hardware mieten kann, die nötig ist, um das zu betreiben?
user