大模型实践

前面给大家分享了模型推理服务化框架Triton保姆式教程（一）：快速入门，对于一款模型推理服务框架，通常关注的指标有延时、吞吐、效率、灵活性和可扩展性等。那么，针对每个点应该如何去解决，这是在进行推理

分布式训练系统包括多个组成部分，如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容，我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络，大模型的结构以及SOTA大模型算法。

随着近期ChatGPT的迅速出圈，加速了的大模型时代变革。以Transformer、MOE为代表的大模型，传统的单机单卡训练模式肯定不能满足，这时候我们就需要

最近，ChatGPT、GPT4等大模型的突如其来，但对于普通大众，想要从头开始训练一个上百亿、千亿的大模型成本高昂，因此，开源平替是一个不错的选择。之前，尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（Stanford