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使用 Amazon EKS 上的 NVIDIA NeMo 框架加速您的生成式 AI 分布式训练工作负载
在当今快速发展的人工智能 (AI) 领域，训练大型语言模型 (LLM) 带来了重大挑战。这些模型通常需要大量的计算资源和复杂的基础设施来处理所涉及的大量数据和复杂算法。如果没有结构化的框架，这个过程可能会变得非常耗时、昂贵和复杂。企业在管理方面苦苦挣扎 […]
来源:亚马逊云科技 _机器学习在当今快速发展的人工智能 (AI) 领域，训练大型语言模型 (LLM) 带来了重大挑战。这些模型通常需要大量计算资源和复杂的基础设施来处理所涉及的大量数据和复杂算法。如果没有结构化的框架，这个过程可能会变得非常耗时、昂贵和复杂。企业在管理分布式训练工作负载、高效资源利用以及模型准确性和性能方面苦苦挣扎。这就是 NVIDIA NeMo 框架发挥作用的地方。在本文中，我们将介绍在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 集群上运行分布式训练工作负载的分步指南。
Amazon Elastic Kubernetes ServiceNVIDIA NeMo 框架
NVIDIA NeMo 框架NVIDIA NeMo 是一个端到端的以云为中心的框架，用于大规模训练和部署具有数十亿和数万亿个参数的生成式 AI 模型。 NVIDIA NeMo 框架提供了一套全面的工具、脚本和配方，以支持 LLM 旅程的每个阶段，从数据准备到训练和部署。它提供了各种定制技术，并使用多 GPU 和多节点配置针对语言和图像应用程序的大规模模型推理进行了优化。NVIDIA NeMo 简化了生成式 AI 模型的开发，使其对企业来说更具成本效益和效率。通过提供端到端管道、先进的并行技术、节省内存的策略和分布式检查点，NVIDIA NeMo 确保 AI 模型训练精简、可扩展且性能高。
NVIDIA NeMo 生成式 AI使用 NVIDIA NeMo 进行分布式训练的好处如下：
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