ML Engineering 学习资料汇总 - 大型语言模型和多模态模型训练指南

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Large Language ModelsVLMHuggingFaceBLOOM-176BContextual.AIGithub开源项目

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ML Engineering - 大型语言模型训练工程师必备资源

Machine Learning Engineering Open Book是一个开源项目,旨在为大型语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)的训练提供全面的工程指导。无论你是经验丰富的ML工程师,还是刚刚踏入这个领域的新手,这里都有大量有价值的资源供你学习和参考。

项目概览

该项目由Stas Bekman创建和维护,汇集了他在训练BLOOM-176B和IDEFICS-80B等大型开源模型过程中积累的丰富经验。内容涵盖了从硬件选择到模型调试的方方面面,是一本名副其实的"ML工程开放手册"。

ML Engineering Book

主要内容

项目分为以下几个主要部分:

  1. 洞察: 包括AI战场工程等内容,帮助你了解大规模AI训练的挑战和机遇。

  2. 硬件: 详细介绍了计算存储网络等硬件选择和优化策略。

  3. 编排: 主要讲解SLURM集群管理系统的使用。

  4. 训练: 提供了全面的模型训练指南。

  5. 推理: 介绍模型推理的相关知识。

  6. 开发: 包括调试和故障排除测试等实用技巧。

实用工具

项目还提供了一些非常实用的工具和脚本:

ML Engineering Tools

学习指南

对于初学者,以下资源可能特别有用:

持续更新

项目维护者Stas Bekman会在他的Twitter上发布重要更新。你也可以下载项目的PDF版本以便离线阅读。

结语

ML Engineering Open Book是一个不可多得的学习资源,无论你是想深入了解大规模语言模型训练的技术细节,还是寻找解决特定问题的方法,这里都能找到有价值的信息。欢迎访问项目GitHub页面探索更多内容,也鼓励有经验的工程师为这个开源项目做出贡献,让我们共同推动AI工程领域的发展!

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