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由 Hugging Face 分享的一份终极调参指南：在大规模GPU集群上训练大语言模型。
主要目标：
- 系统地讲解如何将大语言模型训练从单 GPU 扩展到数千 GPU 规模
- 让复杂的分布式训练技术变得更容易理解和实践
- 弥补当前开源领域中分布式训练知识零散的问题
三个核心支柱：
- 原理与概念讲解
- 高层次解释每种方法的工作原理和优劣势
- 详细说明模型训练中的显存使用情况
- 介绍各种并行技术(数据并行、张量并行、流水线并行等)
- 代码实现参考
- picotron：教学用简化实现，便于学习
- nanotron：Hugging Face的生产级实现
- 实际训练基准
- 提供真实硬件环境下的性能评测
- 包含在最多512个GPU上运行的4100多个分布式实验数据
中文地址: https://huggingface.co/spaces/Ki-Seki/ultrascale-playbook-zh-cn
英文地址: https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook
在学习之前对我们有一些知识要求：
- 需要对LLM架构有基本了解
- 需要熟悉深度学习模型训练原理
- 分布式训练方面可以是新手
