RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构,支持像 GPT 一样并行训练,推理时线性时间、常量显存、无限上下文,无需 KV 缓存。
一套从数据工程、模型训练到部署迭代的完整教程,帮你把机器学习项目做成可上线的生产级应用。
基于 PyTorch 的深度学习优化库,通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术,让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。
…EMM、对称 GEMM 等技术对 Newton-Schulz 正交化过程做了高性能优化,并具备大规模并行训练能力。 基于 VMM 的 Allocator v2:新增基于 CUDA 虚拟内存(VMM)的 best-fit 分配器 v2,支持大/小内存池分离查询与全 block 信息查询,改善 MoE 等动态显存场景下的碎片管理,显著减少显存
…步问题、新增Sharding场景的FP8参数量化能力和DualPipe下的极致通信计算重叠能力,保障并行训练稳定高效。同时增强自动并行架构下的切分推导能力增强自动并行切分效率。 推理部署 :新增支持safetensors加载功能,EP并行方面对internode ll two stage进行了功能增强助力进一步提升推理效率。 1. 用户体
…3) 5. 自动并行优化 : - 修复了自动并行过程中的多个问题(如 9217, 9355),确保了并行训练的稳定性。 - 更新了自动并行配置与检查点转换器(如 9136, 9432),提升了训练的灵活性和稳定性。 6. 文档和测试更新 : - 更新了多个文档,包括LLM模型文档(如 9314)和量化文档(如 9330),确保了信息的时效
…),确保数据处理的正确性。 - 更新自动并行配置与检查点转换器(如 8847 , 9136 ),提升并行训练的灵活性与稳定性。 - 新增损失NaN/Inf检查器( 8943 ),及时发现并处理潜在数值问题。 - 优化分布式训练中的数据加载与梯度合并流程(如 9120 , 9179 ),提升训练速度与稳定性。 What's Changed