[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO ...
原文：[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(4)
源码分析 Facebook如何训练超大模型 目录 源码分析 Facebook如何训练超大模型 x 摘要 x 背景知识 . 单精度 双精度和半精度浮点格式的区别 . 多精度和混合精度计算的区别 . 混合精度 . 训练过程 x PyTorch . 英伟达算力 . Torch.cuda.amp . . 使用 . . 多Model，losses和优化器 . . 分布式 x FSDP 使用 . 成员变量 ...
2022-01-24 18:44 3 935 推荐指数：
相关推荐
[源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5) 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 思路 2.1 学习建议 2.2 ...
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模 ...
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ...
NLP中的预训练语言模型（二）—— Facebook的SpanBERT和RoBERTa
本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa。 一，SpanBERT 论文：SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans GitHub：https ...
DeepSpeed超大规模模型训练工具
DeepSpeed超大规模模型训练工具 2021年 2 月份发布了 DeepSpeed。这是一个开源深度学习训练优化库，包含的一个新的显存优化技术—— ZeRO（零冗余优化器），通过扩大规模，提升速度，控制成本，提升可用性，极大地推进了大模型训练能力。DeepSpeed 已经帮助研究人员，开发 ...
HotSpot源码分析之类模型
HotSpot采用了OOP-Klass模型描述Java的类和对象。Klass模型采用Klass类及相关子类的对象来描述具体的Java类。一般HotSpot JVM 在加载Java的Class 文件时，会在方法区创建 Klass ，用来保存Java类的元数据，包括常量池、字段、方法等。 Klass ...
TensorFlow 训练模型流程解读（含源码）
TensorFlow 训练模型流程解读（含源码） Tensorflow的Object Detection的API是基于config文件调用的，但是真正的Tensorflow模型和训练过程是基于python代码的，本文是一个很好的例子，非常完整地演示了使用Tensorflow从制作 ...