通用大模型训练推理平台：得物打造的前沿AI基础设施

2023-05-12 13:44:43

大模型训练与推理：得物构建通用平台，探索创新技术

微调训练技术：提升模型适应性

在人工智能领域，大模型正蓬勃发展，对训练和推理平台提出了更高要求。得物顺应时代潮流，打造了KubeAI平台，将训练和推理功能集成一体，简化了用户操作流程，提高了效率和准确性。

为了构建通用大模型训练和推理平台，得物在微调训练技术上进行了深入探索。微调训练技术旨在在预训练模型的基础上，通过少量数据和计算资源对模型进行微调，使其适应特定的任务。得物调研了LORA和QLORA等微调训练技术，发现这些技术能够有效提高模型在特定任务上的性能。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 加载预训练模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 微调训练
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        input_ids = tokenizer(batch['text'], return_tensors="pt").input_ids
        labels = torch.tensor(batch['label'], dtype=torch.long)

        outputs = model(input_ids=input_ids, labels=labels)
        loss = outputs.loss

        loss.backward()
        optimizer.step()

量化部署技术：高效部署模型

量化部署技术是另一项得物重点探索的技术。量化部署技术将模型中的浮点数据转换为整数数据，减少了模型的存储空间和计算资源消耗。得物调研了GPTQ量化部署技术，发现该技术能够有效降低模型的存储空间和计算资源消耗，从而提高模型的部署效率。

import transformers
from transformers import pipeline

# 模型量化
quantized_model = transformers.quantization_utils.quantize_model(model, torch.backends.quantized.engine)

# 模型部署
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=quantized_model)

# 模型推理
result = classifier("I love this movie!")