部署架构上,采用异步模式:mysql---->canal--->kafka--->redis。 redis:定位是cache缓存,因此实时双写没有必要,且对业务系统写操作的侵入性太大。
1、为支持和提升大模型分布式训练的断点重续能力,在存储上,需要提供TB级呑吐、千万级IOPS、毫秒级时延的分布式并行文件系统的存储高性能。2、采用多级缓存技术,譬如蚂蚁金服针对容错过程中 Checkpoint 耗时长导致训练有
1、企业建设满足大模型训推需求的算力中心,宜采用GPU上云的策略,在统一的私有云平台上,基础设施层建设训练集群和推理集群,在AI平台层建设统一的算力调度平台,实现训推一体化。 2、在训练、推理工作负载上,根据负载的不同
1、技术路线上,建议在私有云平台构建AI大模型基础设施。2、在训练、推理工作负载上,根据负载的不同特征,采用不同的建设策略。譬如训练集群的建设成本和运维成本很高,基础设施领域需要高端训练GPU卡、高性能存储和高性能R
有必要。一是能够锻炼大模型队伍,增强评估引进商用模型的能力。二是能够对开源大模型进一步了解,做好微调。
1、大模型落地依赖的基础设施(包括GPU、存储、网络和人力),建设成本和运维成本高昂,企业宜先做好顶层规划,投入人、财、物建设统一的大模型算力资源池,和训练推理平台,在企业内部优化配置,进行资源共享和强管控。2、企业宜对
1、推理集群、训练集群:二个集群之间,需要交换大模型容器镜像,因为大模型容器镜像是有几十GB,在容器仓库系统后端需要挂载对象存储。2、训练集群:训练任务中,共享模型参数、CHECKPOINT中间结果和全量训练数据,宜使用分布式并
1、对大模型训练任务的加速训练效率有数据加速、存储加速和计算加速三种技术手段,此三种手段宜同时采用。2、存储技术对加载数据减少GPU等待时间、降低训练耗时是很关键的。大模型的训练任务中,需要有高带宽低时延的分
大模型微调项目,除了上述的架构师、业务分析师、软件开发工程师、算法工程师、大数据工程师外,还得有实施大模型管理平台和算力调度平台的项目经理、技术经理、交付工程师这三个关键岗位角色,和后期运维平台的系统运维工
( 1)容灾和高可用应该如何设计以满足业务双活/容灾 信创云平台的技术选型,应评估其须支持同城多AZ(参考公有云的Region-AZ架构),这样可为业务的双活高可用设计提供支撑。异地容灾需要信创云平台在异地城市单独部署一套。
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