Hugging Face представила бесплатное руководство “Ultra-Scale Playbook”, описывающее эффективные методы обучения больших AI-моделей. Разработанное за полгода с использованием года времени вычислений, это открытое руководство проливает свет на сложные темы, такие как 5D-параллелизм, ZeRO технология и CUDA ядра.
Гид предлагает практические советы по новым разработкам в индустрии, включая подробности о том, как DeepSeek обучила свою модель за $5 млн, почему Mistral выбрала архитектуру MoE и какие технологии применяла Meta* для Llama 3. В руководстве также представлены два кодовых репозитория: “picotron” для учебных целей и “nanotron” для готовых к производству реализаций.
Сооснователь и CSO Hugging Face Томас Вулф подчеркивает стратегическую цель руководства: “Ключевой фактор демократизации AI — обучить каждого, как создавать, обучать и тонко настраивать высокопроизводительные модели.”
Публикация заполнит существенный пробел в знаниях индустрии, помогая AI-сообществу получить доступ к ценному опыту, накопленному крупными AI-компаниями, такими как OpenAI. Это информация, которая часто имеет значительную ценность, что приводит к высокооплачиваемым предложениям для специалистов, владеющих ею.
Руководство, изначально задуманное как блог, превратилось в полноценный ресурс и вскоре станет доступно в виде 100-страничной книги.
*Meta – Запрещенная в РФ организация
