大计算机语言沙盘类别的很快成长对进行训练方法和逻辑题新技术所带来了越来越高的标准，体系结构飞桨整体布局完成后3.0微信版本塑造的PaddleNLP大计算机语言沙盘类别套件，能够 完美的全的流程SEO，为发掘者展示 从组网发掘、预进行训练方法、精调居中、沙盘类别减少及及逻辑题谋划的站台式满足细则。
产品亮点
1. 大模型自动并行，千亿模型训推全流程开箱即用
依据飞桨构架3.0版本的，完成統一的区域划分点式表现联系自功并行执行高技术，大幅度简化法了组网定制开发的较为整体性，区域划分点式基本点源代码量减掉50%左右，全区域划分点式攻略 可以的组网可以Llama 3.1 405B建模方法拆包即用，还预置了80多种发展趋势建模方法的学习-再压缩-侦探推理的全步骤流程策划方案，以满意不同的场境意愿。
2. 大模型训推一体，提供产业级高性能精调与对齐方案
基于飞桨框架独有的FlashMask高性能变长注意力掩码计算机制，结合Zero Padding零填充数据流优化技术，可最大程度减少无效数据填充带来计算资源浪费，显著提升精调和对齐性能。以Llama 3.1 8B模型为例，相比LLaMA-Factory方案，性能提升了1.2倍，单机即可完成128K长文的SFT/DPO。借助飞桨训推一体特性，提供产业级的RLHF方案，PPO采样可复用推理加速算子，训练吞吐提升达2.1倍。
3. 大模型多硬件适配，30余接口低成本适配实现软硬协同优化
依托于于飞桨游戏插件式松交叉耦合按照电脑硬件苹果支持设计（CustomDevice），仅需苹果支持30多个数据接口，需先体现大建模的基础理论苹果支持，低人工成本来完成培养-缩小-逻辑演绎推理全具体流程；PaddleNLP当下一走式苹果支持英伟达显卡 GPU、昆仑芯 XPU、昇腾NPU、燧原 GCU 和海光 DCU 等两款基带基带芯片的大建模培养和逻辑演绎推理，依托于架构图图多种多样算子组网模式英文和自行并行处理调优等技艺，快捷体现架构图图与基带基带芯片间软和融合的效果SEO。
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亮点一：大模型自动并行，千亿级模型训推全流程开箱即用1. 自动并行降低开发成本，80+模型开箱即用
此项PaddleNLP 3.0更新合计含盖了80+领域里主流的的开源项目大言语模形，参数值量遍布从0.5B到405B上下，可能比较灵活足够不同消费场景下的访客具体需求。代入飞桨3.0旧版本知识体系的2017最新性能，顺利通过相同的划分式觉得和会自动并行处理的技术，大大简易了组网开发建设的简化性。划分式层面二维码量可以减少50%上文，全划分式战略的支持的组网致使Llama 3.1 405B的SFT与PEFT特点拆包即用。
声音规范、自己串行
2. 训压推全流程贯通，模型秒级保存与稳定恢复
在PaddleNLP我局升级系统中关键进行强化大语言3d模型的训练-压缩视频-逻辑的全具体步骤定制规划设计性能，根据飞桨框架的3.0ios版本新一代 设置的一趟式定制规划设计体验式，大大降低了深造和操作的成本。
分布式训练：基于Fleet API实现了全并行策略支持的高性能组网，覆盖预训练、精调（SFT/PEFT）和对齐（RLHF/DPO）三个环节的主流算法，相比HuggingFace Transformers仅支持数据并行的组网实现，飞桨的组网原生支持张量并行和流水线并行，在低资源精调和长文训练场景中，具备更高的性能上限和可扩展性；
模型压缩：基于PaddleSlim提供的多种大语言模型Post Training Quantization技术，提供WAC（权重/激活/缓存）灵活可配的量化能力，与Paddle Inference深度联动，保障压缩后的模型均能利用高性能低比特算子进行推理。
推理部署：基于FastDeploy全场景部署工具，提供了面向服务器场景的高性能推理服务，支持动态插入、流式输出、多硬件部署等功能。
领域计划书文件后缀在有差异 多处理机系统攻略 和有差异 结点数据下建模方法另存的Checkpoint文件后缀不一致的，建模方法批量和逻辑推理部署工作应用时应引出非常复杂切分和一并进程，另存和还原时段长。采取这一类别事情，PaddleNLP制作了Unified Checkpoint大建模方法随意调节计划书文件后缀，超过了低于六个技巧难题：
按照建模储存方式协议格式，在建模降低、动转静、逻辑推理工作部署等各个环节中不用办理导入双倍的参数设置合在一起工艺流程。
内嵌产品参数自改变切分与并到特点，修复魔鬼训练时并行处理方式可能结点用户转化时可自動结束切分与并到，正确修复数据统计流状况。
搭载异步包存图片与飞速康复，配合储存叁数多速度竖直读写安排，保持秒级包存图片与比特保持稳定飞速康复。
Unified Checkpoint整治技术参数储存方式范本图
亮点二：大模型训推一体，提供高性能产业级的精调与对齐解决方案1. 精调对齐性能极致优化，支持128K长上下文训练
在精调解分散对齐学习中为全球绝大多数运用定长Padding思路解决办法资料长短不一的方面，该这种做法不断地资料集长短分散的差异不断增强，不起作用的Padding确定也辰溪步增高，以致产生学习时长生长。重要性这类方面，飞桨骨架别具一格 FlashMask高性延长考虑力掩码确定依照PaddleNLP中Zero Padding零补充资料流改善技艺，采用分成小组粗心的资料补充思路，可最大的层面减少不起作用Padding的占比。
一同，ZeroPadding+FlashMask稀少计算公式的因素也幅度以减少了显卡显存开销，使精调训练方法课编号直缝从8K扩张到128K的长文训练方法课。
全方位的以上的升级优化，相比之下LLaMA-Factory，PaddleNLP在SFT过程耐腐蚀性上升120%，DPO过程耐腐蚀性上升130%～240%，有很大程度的变低了大模式精和声小调位置合适过程所需要的算料工费。
SFT/DPO体能训练方法更好吞吐特性价格对比
2. 训推一体框架特性加速RLHF训练效率
全我们报告突破学习了解（RLHF）能够不间断传输全我们面对建模方法操作的简单品价或实例具体指导，促进建模方法结果不断超过了全我们估计的操作模试。同时，各异化的样例引起待分散对齐建模方法造成记功数字信号互斥和机制不断更新数量难于均衡性的的情况，必将引起建模方法培养时冲击浮度大且一致收敛极限快速比较慢，多建模方法形成和培养比较容易挤占运存大，培养极限快速比较慢。造成这一系间题，PaddleNLP研究背景飞桨训推一起结构框架性状和超多种机制配合的来彻底解决：
训推一体：依托飞桨框架训推一体特性，在Policy模型采样生成复用推理高性能融合算子，使RLHF训练加速 2.1 倍。
显存优化：基于飞桨原生的张量并行/流水线并行能力，结合Offload训练模式控制显存占用，单机即可完成训练百亿级别PPO训练。
策略优化：支持优势函数平滑、EMA参数策略，提升模型训练稳定性。
结合这些简化，以LLaMA-7B建模 实例，PaddleNLP的PPO训练方法耐热性达Beaver框架图的3.2倍。
RLHF来训练学习策咯&RLHF PPO来训练学习效率对比分析
亮点三：大模型多硬件适配，30余接口低成本适配实现软硬协同优化
基本概念飞桨架构图3.0发布的的大模特多产品软件兼容性测试技巧，实现组件式薄厚件软件松藕合的层次结构设计构思，能够成本控制预算完整处理器的大模特基础知识兼容性测试和薄厚协同工作网站优化，其具备着下面的优点和缺点：
硬件适配简捷高效：不同硬件仅需适配30余接口，即可全面支持大模型训压推。
基础算子体系完备：通过基础算子体系，减少硬件适配所需开发的算子数量。
大模型性能极致优化：支持算子融合、显存复用等方式实现高效算子流水编排，极致显存复用优化。
硬件编译接入自动优化：支持通过神经网络编译器代码后端 CodeGen 的方式接入，实现多硬件后端的算子生成与性能优化。
PaddleNLP近几年一趟式支持系统英特尔显卡 GPU、昆仑芯 XPU、昇腾 NPU、燧原 GCU 和海光 DCU 等两款电子器件的大仿真模型训练方法和逻辑题，依赖整体布局完成后许多算子和接入和自适应策略，各种半自动并行计算调优等技木，便民做到整体布局完成后与电子器件疏密一体化的稳定性调整。
飞桨大模形多电脑硬件适应
当今PaddleNLP 3.0在兼容英特尔CPU和英特尔显卡GPU的设备根本上，共性Llama类模板结构类型已支持软件了昆仑芯XPU、昇腾NPU、海光DCU及燧原GCU等国产货设备的来训练和逻辑推理，只需要某行码就行了轻松愉快添加设备，迎接与生态环境好朋友一同结对共建越多开源软件大模板的多设备兼容！
精彩课程预告
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