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Ray与大语言模型:一站式的预训练、微调和部署解决方案-汪愈舟
Ray与大语言模型:一站式的预训练、微调和部署解决方案-汪愈舟

Ray与大语言模型:一站式的预训练、微调和部署解决方案-汪愈舟

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汪愈舟-Intel AI研发经理

Intel的AI研发经理,目前专注于大语言模型在Intel GPU、CPU以及加速器上的研发和性能优化。在大数据与AI领域,他的团队成功研发并开源了多个创新项目,其中包括RayDP、Spark自适应执行引擎、Intel OAP以及HiBench等。


分享介绍:

     大语言模型因其庞大的参数规模和对计算资源的高需求,为AI基础架构带来了前所未有的挑战。在模型的预训练、微调及部署过程中,如何高效地处理这些挑战成为了关键。在本次分享中,我们将详细探讨Ray框架的特点,展示它在大语言模型领域中的独特优势。我们也将展示一套针对大语言模型量身打造的基于Ray的工作流。借助此工作流,研究者和工程师可以更高效地进行大语言模型的预训练、微调和部署,大大降低技术门槛和成本投入。

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