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FastLLM-高效训练大规模语言模型

FastLLM是一个动态策略选择的深度学习模型训练代码库,集成了Deepspeed、Megatron、FlashAttention、CudaFusionKernel和编译器技术,旨在优化大规模语言模型的训练效率,提供更加...

FastLLM是一个动态策略选择的深度学习模型训练代码库,集成了Deepspeed、Megatron、FlashAttention、CudaFusionKernel和编译器技术,旨在优化大规模语言模型的训练效率,提供更加灵活和高效的训练方案。
FastLLM的特点:
1. 集成Deepspeed以提升训练速度
2. 支持Megatron架构
3. 采用FlashAttention技术以优化计算
4. 利用CudaFusionKernel增强GPU性能
5. 动态策略选择以适应不同的训练场景

FastLLM的功能:
1. 使用Deepspeed进行分布式训练
2. 通过Megatron构建大规模语言模型
3. 利用FlashAttention进行高效的注意力计算
4. 在CUDA环境下使用CudaFusionKernel进行性能优化
5. 根据需求动态选择训练策略

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