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使用 Amazon SageMaker 模型并行高效训练具有大序列长度的模型
在本文中，我们将演示 Amazon SageMaker 模型并行库 (SMP) 如何通过支持新功能来满足这一需求，例如用于加速训练性能的 8 位浮点 (FP8) 混合精度训练和用于处理大输入序列长度的上下文并行性，从而扩展其现有功能的列表。
来源:亚马逊云科技 _机器学习大型语言模型 (LLM) 的受欢迎程度空前高涨，客户越来越多地使用 Llama、Stable Diffusion 和 Mistral 等公开可用的模型。在医疗保健、金融和营销等不同行业中，组织现在都在对这些越来越大的 LLM 进行预训练和微调，这些 LLM 通常拥有数十亿个参数和更长的输入序列长度。虽然这些进步提供了卓越的功能，但也带来了重大挑战。更长的序列长度和大量的可训练参数要求采用创新的模型开发和部署方法。为了最大限度地提高性能并优化训练，组织经常需要采用先进的分布式训练策略。
大型语言模型在本文中，我们演示了 Amazon SageMaker 模型并行库 (SMP) 如何通过支持新功能来满足这一需求，例如 8 位浮点 (FP8) 混合精度训练以加速训练性能和上下文并行性以处理大输入序列长度，从而扩展其现有功能列表。
Amazon SageMaker 模型并行库 现有功能我们将指导您逐步实施，演示如何使用 FP8 加速工作负载并使用上下文并行处理更长的序列长度，同时对现有训练工作流程进行最少的代码更改。
这些新 SMP 功能的实施为使用 LLM 的客户带来了多项优势。首先，它可以降低收敛成本，从而在训练过程中更有效地利用资源。这可以缩短上市时间，使组织能够更快地部署优化的模型并获得竞争优势。其次，它能够使用更大的数据集记录进行训练，扩大可以解决的任务的范围和复杂性。
以下部分将对此进行更深入的探讨。
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