大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
大模型的发展一个重要的基础条件是底层硬件计算能力的大幅提高,特别是GPU的发展,与transformer架构的大模型训练非常契合。当前全球最大的GPU供应商英伟达系列的显卡几乎垄断了大模型训练与推理的所有GPU芯片市场。除了英伟达显卡本身算力强悍外,基于英伟达GPU之上构建的CUDA、PyTorch等平台软件生态也是非常重要的一环。而最新的PyTorch2.1版本发布的一个beta特性中包含了对华为昇腾芯片的原生支持,这也是大模型生态多样性发展的一个很重要的信号。
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OpenAI官方教程:如何针对大模型微调以及微调后模型出现的常见问题分析和解决思路~以GPT-3.5微调为例
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生成对抗网络简介(包含TensorFlow代码示例)【翻译】
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