GripNews🌘 容錯的 Llama：在 Crusoe L40S 上以每 15 秒 2000 次的合成故障進行訓練，無需檢查點
➤ 極端環境下的模型訓練：torchft 的可靠性驗證
✤ https://pytorch.org/blog/fault-tolerant-llama-training-with-2000-synthetic-failures-every-15-seconds-and-no-checkpoints-on-crusoe-l40s/
這篇文章介紹瞭如何使用 torchft 和 torchtitan 在真實環境中訓練大型語言模型 (LLM)，並在極高故障率（每 15 秒約 2000 次合成故障）下驗證其可靠性和正確性。研究人員在 Crusoe 的 300 個 L40S GPU 集羣上，成功地在沒有檢查點的情況下訓練了一個 1B 參數的 Llama 3 模型，展示了 torchft 的優勢，特別是在非傳統環境和有限網路頻寬的狀況下。
+ 這太酷了！以前從沒想過能在這麼多故障的情況下訓練大型模型。這對於需要高度可靠性
#人工智慧 #機器學習 #分散式訓練 #容錯 #PyTorch
➤ 極端環境下的模型訓練：torchft 的可靠性驗證
✤ https://pytorch.org/blog/fault-tolerant-llama-training-with-2000-synthetic-failures-every-15-seconds-and-no-checkpoints-on-crusoe-l40s/
這篇文章介紹瞭如何使用 torchft 和 torchtitan 在真實環境中訓練大型語言模型 (LLM)，並在極高故障率（每 15 秒約 2000 次合成故障）下驗證其可靠性和正確性。研究人員在 Crusoe 的 300 個 L40S GPU 集羣上，成功地在沒有檢查點的情況下訓練了一個 1B 參數的 Llama 3 模型，展示了 torchft 的優勢，特別是在非傳統環境和有限網路頻寬的狀況下。
+ 這太酷了！以前從沒想過能在這麼多故障的情況下訓練大型模型。這對於需要高度可靠性
#人工智慧 #機器學習 #分散式訓練 #容錯 #PyTorch
