1.1 微调

微调阶段是LLM大中的关键环节，该阶段利用Yi标注的数据进行模型训练。与预训练阶段相比，微调阶段的数据集规模相对较小，通常在几千万条至几百万条之间。tong过指令微调，预训练模型所涌现的知识得以应用于其他类型的任务，如问答等。在具体行业应用中，指令微调阶段至关重要，但通常无法注入新知识，而是将预训练模型的知识进行细化，别纠结...。

1.2 分布式训练架构设计

yin为LLM大模型参数量和训练数据量的急剧增长，单机算力Yi无法满足大规模模型训练的需求。分布式训练应运而生，tong过将训练任务拆分为多个子任务，并将子任务分配至多个计算设备，从而突破资源瓶颈。分布式训练架构的设计需要考虑通讯原语操作、设备间通信、数据并行、模型并行等多个方面，不错。。

1.2.1 通讯原语操作

通讯原语操作是分布式训练中的基础，其中NCCL是一个专为英伟达计算卡和网络优化的集合通信库。 搞一下... 它Neng够实现低延迟和高带宽的通信，从而提高分布式训练的效率。

1.2.2 数据并行

数据并行是将批次数据分割至多个设备进行并行计算，适用于参数量较小但数据规模较大的场景。其核心机制在于梯度同步，主流框架采用AllReduce算法实现高效通信。比方说使用8块GPU训练10亿参数模型时数据并行可将训练速度提升至单设备的6.8倍。

1.2.3 模型并行

模型并行针对参数量巨大的场景，将模型层分割至不同设备。典型实现包括LISA和LoRA。LISAtong过层间插值实现geng精细的参数控制，而LoRAtong过注入低秩矩阵实现参数高效微调。

1.3 参数

1.3.1 LoRA

没法说。 LoRAtong过注入低秩矩阵实现参数高效微调，其核心假设是预训练模型的参数geng新具有低内在维度。在GPT-3微调实验中，当r=16时LoRA的参数量仅为全参数微调的0.3%，但下游任务性Neng接近。LoRA的学习率可yi比全参数训练的学习率稍高， 主要原因是全参数训练会wan全重置suo有参数，训练时需要geng低的学习率。

1.3.2 LISA

LISAtong过层间插值实现geng精细的参数控制，其优势在于Neng够进一步提升模型的性Neng。在代码生成任务中，LISA相比LoRA可进一步提升2.3%的准确率。

1.4 故障恢复与弹性训练

平心而论... 分布式训练的稳定性保障需要tong过系统掌握分布式训练架构与LoRA/LISA微调技术。在实际部署时建议从数据并行入手，逐步引入。

1.5 性Neng优化实践

1.5.1 混合精度训练

混合精度训练结合FP16与BF16， 显存占用减少40%， 我懂了。 Neng够有效提升训练速度。

1.5.2 梯度检查点

琢磨琢磨。 梯度检查点将激活显存从O降至O，进一步优化显存占用。

1.5.3 并行LoRA

并行LoRA不同设备训练不同LoRA适配器， 定期同步，进一步提升训练效率。

1.6

抓到重点了。 单GPU算力Yi难以满足大规模模型训练需求。分布式训练与参数高性Neng大模型的构建与优化。