关于代码的那些事

PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，而随着Caffe2项目并入Pytorch， Pytorch开始影响到TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位。总的来说，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。

安装必要的库。准备微调的数据集。使用TrainerAPI 进行微调。使用微调后的模型进行推理测试。通过上述步骤，你可以体验到微调模型的完整过程，并比较微调前后的效果。使用像 DistilBERT 这样的较小模型，可以加速微调过程，非常适合新手和资源有限的环境。

vGPU实现方案4paradigm提供了k8s-device-plugin，该插件基于NVIDIA官方插件(NVIDIA/k8s-device-plugin)，在保留官方功能的基础上，实现了对物理GPU进行切分，并对显存和计算单元进行限制，从而模拟出多张小的vGPU卡。在k8s集群中，基于这些切分后的vGPU进行调度，使不同的容器可以安全的共享同一张物理GPU，提高GPU的利用率。此外，插件还可以对显存做虚拟化处理（使用到的显存可以超过物理上的显存），运行一些超大显存需求的任务，或提高共享的任务数。

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当然，本文其实无法做那么深入的从头训练和微调模型的解析。编码和解码方法：tokenizer提供了方法，用于将文本转换为模型所需的编码形式（例如，将单词转换为整数序列），以及将模型生成的编码序列解码为可读的文本。虽然因为能力和精力有限，没有完全深入的探讨，但是还是希望能够给读者一个大语言模型的初步概览，能够做到心中有底，不至于被网上的许多人忽悠。对于ChatGPT，tokenizer文件在与模型交互、生成对话时非常重要，它将输入的对话文本转换为适合模型输入的格式，同时将模型生成的响应转换回可读的文本形式。

BLOOMChat是SambaNova和Together之间的一个令人兴奋的合作，提出了一个1760亿参数的多语言聊天大型语言模型（LLM）。它在Apache 2.0的修改版下提供给研究和商业使用，并纳入了BLOOM传下来的RAIL的使用限制。这个新的、开放的、多语言的聊天LLM是在SambaNova RDUs（可重构数据流单元）上训练的。在一项人类偏好研究中，与GPT-4相比，BLOOMChat实现了45.25%的胜率，在六种语言中，它比主流开源聊天LLM有66%的优先权。

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