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Prompt工程

利用大模型能力实现高质量输出,让AI大模型契合业务模式,用AI来思考未来

模型定制训练

利用私有数据训练高质量专属大模型,让企业数据装配一颗强大的智慧之心

私有化部署

私有化部署与风控解决方案为企业信息保驾护航,让企业在新的工业革命4.0的海洋乘风破浪

模型并行化

单一模型训练效率提升80倍+

针对 Megatron 与 DeepSpeed 进行深度优化,适配 LLaMa2 及其他开源大模型。通过将大模型切分成若干个小的部分,分配 到不同的GPU上运行。减少单个设备的显存占用,支持训练更大参数的模型。相比传统模型并行化技术,我们支持张量模型并行与流水线 模型并行两种方式,并与数据并行结合,进一步拓展模型规模与加速过程,指数级提升训练效率

优势
供应链

数据并行化

突破物理限制,数据量是传统模式10倍+

利用数据并行化技术显著提高的显存效率和计算效率,提高多机多卡性能,大幅减少显存占用。相比传统的数据并行方法,支持 更大的 Batch Size。结合模型并行化技术,我们可以在单张 GPU 上训练参数量10倍于标准的大模型,或以 2-7 倍的速度训练 billion 级参数的模型,减少 5 倍通信量,30B模型需求从25卡降低至8张A100。白熊实现了近乎完美的显存扩展性和吞吐量扩展效率

模型轻量化

小型机玩转大模型不再是梦想,资源占用低至1/8

为了让深度学习模型能够在低性能设备或硬件上高效地运行,提高用户体验和节省资源。白熊模型轻量化技术通过结构优化、量化、剪枝、蒸馏等技术,在模型整体性能降低3%以内的情况下可将模型参数量、计算量、存储空间等资源减少87%。我们根据不同的场景和需求进行选择和组合,以达到最佳的效果

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