大模型的开发训练与推理部署白皮书 2024

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1. 大模型的开发训练与推理部署 随着参数规模和网络结构复杂性的不断提升，大模型开发、训练 和推理部署所面临的挑战愈发严峻，其研发依赖算法、算力和数据的综合支撑。 深度学习框架及配套工具为大模型的生产和应用提供了基础支撑，涉及开发、训练、压缩、推理和服务等多个环节。 此外，通过深度学习框架还可以实现与硬件的适配和协同优化，进一步提升硬件的计算和推理性能，降低大模型开发和应用的成本。 1.1   大模型开发与训练 由于大模型参数规模大，计算和存储的需求显著增加，与辨别式 AI  模型相比，非常依赖分布式技术提升效率。因此，大模型开发的 挑战集中体现在基于深度学习框架对各类分布式并行策略进行本地化配置。 为了支持各种分布式并行策略，需要有一套简单、灵活、高效且易于使用的框架和工具界面，使用 ………………………………