- PyTorchの新機能とLLMのライフサイクル全般の強化について
- AI Infra @ Scale 2024からのトークで、Wanchao LiangとEvan SmothersのソフトウェアエンジニアとMetaの研究科学者Kimish Patelが参加
- 大規模トレーニング、メモリ効率のファインチューニング、デバイス上のLLM機能を可能にする最新機能とツールについて議論
- メモリ効率のファインチューニングの重要性、消費者向けハードウェアでのファインチューニングを可能にするいくつかの一般的なアーキテクチャとアルゴリズミックなテクニックについて説明
- デバイス展開のための大規模モデルの課題と、量子化などのテクニックがこれらの展開を可能にする方法について議論
この記事は、PyTorchを使用したLLMにおける新機能とそのライフサイクル全般の強化について詳細に説明しています。特に、メモリ効率のファインチューニングやデバイス上での大規模モデル展開に焦点を当てており、消費者向けハードウェアでのファインチューニングや量子化などのテクニックについて解説しています。
元記事: https://engineering.fb.com/2024/08/23/ml-applications/pytorch-ai-training-inference/