飞桨大模型Unified Checkpoint技术加速模型存储95%，节省空间78.5%

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随着大模型工程技术的迅猛进步，提升大模型训练效率已成为推动其发展的关键要素。 训练效率 = 训练吞吐 × 训练有效率 × 收敛效率 ，其中，训练有效率的保障离不开灵活且强大的模型恢复机制。据悉，Meta的万卡集群在训练Llama3.1时，平均每3小时便遭遇一次故障，这凸显了完善的大模型Checkpoint保存与恢复功能对于提升训练效率的重要性。 为应对这一挑战，PaddleNLP大语言模型套件针对大规模训练场景，研发并开源了 大模型统一存储技术——Unified Checkpoint 。该技术集训推一体、异步保存、快速恢复、无损压缩等多重优势于一身，显著优化了大模型训练流程。以下是其主要功能亮点： 1. 支持全分布式策略调整自适应转换，提升模型训练的灵活性与可扩展性 工业级的大模型训练根据机器数量的变化，会涉及多种分布式策略的灵活组合和调整。Unifi ………………………………