StarNet星展平台:让研究者专注创新,企业轻松使用AI
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云原生技术推动大语言模型创新
云原生技术的发展给人工智能领域带来了深远影响,特别是对大语言模型的发展提供了强有力支持。超大语言模型训练需要大量GPU算力,云服务为此提供了便捷解决方案。许多研究机构和公司选择云服务来满足训练需要,由上千张GPU完成训练。
星展(StarNet)平台就是一款基于云原生K8S技术的大语言模型训练和管理系统。它由星云平台(StarCloud)、星诞平台(StarStream)和星链平台(StarChain)组成。
1.星云平台实现云原生底座和算力资源管理。研究人员可以在平台上快速申请GPU资源,搭建训练环境,大大减轻研究团队的资源压力。
2.星诞平台负责AI数据和算法的训练与推理,研究人员可以 该平台上轻松实现模型训练与优化。
3.星链平台提供LM大模型优化和低代码链接融合框架,使得已有的大语言模型更好地链接起来,发挥更强大的语义能力。
云服务降低了门槛,使更多研究人员可以开发大语言模型。星展平台在云原生环境下,进一步简化了大语言模型的训练、优化和部署,大力促进了大语言模型技术的进步。在平台的加持下,研究人员可以更专注于算法本身,不断创新大语言模型技术,推动科技进步。
更便捷的模型和应用的部署平台
主流人工智能厂商纷纷提供模型服务,方便开发者调用。众多厂商开源了大语言模型,这大大降低了应用研发难度,让更多产品可以使用先进技术。
开发者不再需要训练和部署大语言模型,直接调用API就可以使用强大的NLP功能,在自己的产品中嵌入语义理解、文本分类等能力。这推动了大语言模型的广泛应用,让更多人工智能技术成果惠及社会。
星展(StarNet)平台通过一键式部署功能,能将已有的大语言模型部署为服务,开发者几行代码即可在自己产品中使用强大的NLP技术。这进一步扩大了大语言模型的服务范围,让更多企业受益,促使更广范围内的产品采用先进技术，真正实现技术赋能。星展(StarNet)平台的7个主要能力的详细描述:
1.基于K8S + NVIDIA GPU Operartor + RDMA 整合和加速 设备管理
星展平台采用K8S生态工具,结合NVIDIA GPU operator等GPU管理组件,实现GPU以Pod形式在K8s集群中调度和隔离。平台基于RDMA高速网络,实现GPU之间的快速通信与资源共享,极大提高训练效率。这些技术的融合,使平台可以轻松管理海量GPU资源,满足大规模AI训练任务的需求。
2.适应AI大规模分布式训练的 Gang Scheduling
平台引入Gang Scheduling算法,可同时启动、调度大量GPU Pod,确保它们被调度到相同的物理机上,这是实现大规模分布式训练的基础。该技术可以让同一个训练作业中的所有GPU同步工作,实现真正的分布式加速。
3.引入高性能的存储文件系统支撑,百亿级机器学习场景
平台基于高性能文件系统,如Ceph和JuiceFS等,可以存储和访问上百亿量级训练数据,满足大规模机器学习任务的需求。这让研究人员无需考虑数据存储限制,可以专注在算法创新上。
4.统一的数据集、模型集、代码管理
平台搭建了数据集、模型和代码三位一体的管理平台,研究人员可以在上面发布数据集、模型和代码,实现复用和协作。这简化了研发流程,降低了数据和模型重构的成本。
5.在线建模与训练过程数据分析
平台提供在线监控和数据分析功能,可以实时跟踪训练过程中的loss、accuracy等指标,帮助研究人员分析模型性能,实现快速迭代优化。这使得模型开发变成一门精细工程,模型质量得到保证
6.支持Hugging face、ChatGLM等预训练模型加速缓存
平台内置了诸如BERT、ERNIE、MPT、GLM等多个主流预训练模型,并基于缓存技术实现了模型加速,提高调用效率。这让更多开发者可以直接使用强大的NLP能力,快速开发产品。
7.多租户与训练监控数据成本分析
平台采用了多租户架构,可以精准统计每个租户的资源使用情况和训练成本。这有助于租户合理规划和控制研发支出,实现成本优化。平台会持续优化算法,降低训练成本,使更多组织可以负担得起强大的AI技术。
云原生环境,应用创造无限
云原生环境让大语言模型更易获取、训练和服务化,这为模型应用创造了条件。未来会有更多基于大语言模型的产品涌现,让AI成果惠及更多场景。
比如,在零售行业使用大语言模型进行产品推荐;在金融领域利用大语言模型进行风险控制;在教育领域基于大语言模型实现自动作文评分等。
大语言模型和云原生,是AI发展的强心针。它们的结合为AI赋能各行各业,让更多企业和组织受益于人工智能大语言模型还应用在机器翻译、对话系统、文本生成等领域,这些案例显示,大语言模型正在推动NLP革新,带来更多高效应用。
但是同样大家也都面临着新的问题与挑战，大语言模型训练难度大、部署复杂。开发大语言模型面临两个主要难题:
1.超大语言模型训练需要大量GPU算力和海量数据,这需要大量资金和技术投入,难以实现;
2.大语言模型复杂多变,部署和优化过程繁 琐,难以运维。
这两方面难题阻碍了大语言模型的进一步发展与广泛应用。星展(StarNet)平台正是两者强强联手的典范,平台利用云原生技术简化大语言模型的获取和应用,让更多组织拥有自己的AI能力,创造更多基于大语言模型的创新产品,这是AI发展的新趋势。
星展(StarNet)平台正是针对上述问题开发的大语言模型训练和管理系统。它基于云原生技术,利用云服务强大的GPU算力,大幅降低大语言模型训练的门槛和成本。
平台打通了训练、部署和优化的整个流程,简化了大语言模型的研发周期,使其更易研发和运维,进而推动了大语言模型技术的发展。在平台的支持下,研究人员可以更专注于创新,开发出更强大、运维更简单的大语言模型,不断推进技术进步。
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