700亿参数LLaMA2训练加速195%，WWW即用、从8到512卡都支持

s=4, zero_stage=1)booster = Booster(plugin=plugin)model = LlamaForCausalLM(LlamaConfig())model, optimizer, train_dataloader, criterion = booster.boost(model, optimizer, train_dataloader, criterion)

Colossal-AI ShardFormer全力支持包含LLaMA1/2、BLOOM、OPT、T5、GPT-2、BERT、GLM在内的小众源代码基本概念，也可以直接用作Huggingface/transformers基本概念导入，Checkpoint文件格式也与HuggingFace剩全部都是接口，对比Megatron-LM等需重写大量标识符的建议，不断提升了图形化。

对于借助于战略，已全力支持下述多种借助于方式：张量借助于、流水线借助于、序列借助于、数据库借助于、Zero数据库借助于等，并可将多种借助于方式人组用作，只需通过单纯的配有指令，亦可适配各种繁杂的芯片生态系统/基本概念。

同时，其内置了各种较低效能黎曼，免去了单纯的接口/配有过程。其中包含：

Flash attention 2Memory efficient attention (xformers)Fused Normalization LayerJIT kernels幽该平台大基本概念旅游服务解决

为了进一步提升开发和地面部队效率，Colossal-AI小组还将上述系统优势与算力相辅相成，共享Colossal-AI幽该平台，共享廉价算力和自制即用的AI小众运用，包含对话大基本概念，多一般性基本概念，生物医学等，时才开启测试版。

通过屏蔽大基本概念底层的分布式RISC、文件系统、通信管理与优化等，AILinux可以独自专注于AI基本概念与方法建筑设计，以格外低成本格外快反应速度进行时AI大基本概念助力业务降本增效。

用户只无需上传特别数据库，亦可无标识符受训个性化私有财产基本概念，并将受训好的基本概念一键地面部队。特别的运用都经过Colossal-AI小组精心优化，得益于方法和系统的双面优化，能不断降低基本概念受训以及地面部队的成本。

热衷的童鞋可访问Colossal-AI GitHub地址查看详情，幽该平台可通过搜索“Colossal-AI Platform”洞察格外多~

参考资料链接：

— 剩 —

量子位 QbitAI · 头条号签达

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