NVIDIA NeMo AutoModel 基于 Hugging Face Transformers v5 实现 MoE 训练加速 3.4-3.7 倍

The rise of MoE models introduced new challenges in training, and @huggingface's Transformers v5 bro...

精选理由

NVIDIA 出了个 NeMo AutoModel,基于 Hugging Face Transformers v5,几行代码就能给 MoE 模型训练加速 3 倍以上,搞大模型训练的值得看看。

AI 摘要

NVIDIA 发布了 NeMo AutoModel,基于 Hugging Face Transformers v5 为混合专家 (MoE) 模型提供原生支持。通过 Expert Parallelism、DeepEP 和 TransformerEngine 内核,仅需几行代码即可应用优化。实测显示 NeMo AutoModel 将主流 MoE 模型训练吞吐量提升 3.4 到 3.7 倍。该工具是 NeMo 框架的一部分,专为大规模模型构建设计。

AI 翻译 · 中文

NVIDIA 发布了 NeMo AutoModel,基于 Hugging Face Transformers v5 为混合专家 (MoE) 模型提供原生支持。通过 Expert Parallelism、DeepEP 和 TransformerEngine 内核,仅需几行代码即可应用优化。实测显示 NeMo AutoModel 将主流 MoE 模型训练吞吐量提升 3.4 到 3.7 倍。该工具是 NeMo 框架的一部分,专为大规模模型构建设计。

NVIDIA AIThe rise of MoE models introduced new challenges in training, and @huggingface 's Transformers v5 brought first-class support for solving them. Now, NeMo AutoModel builds on top of v5. Part of the NeMo framework for