解决大模型“开发难”，MindSpore自动并行技术应用实践 解决大模型“开发难”，MindSpore自动并行技术应用实践
几年来，模型参数规模呈指数增长趋势；另一方面，可供模型训练的数据集也急速扩增。面对如此大数据量、大规模参数，单个设备的训练已经无法满足，因此需要引入分布式训练技术。昇思MindSpore提供了多种高级特性来支撑大模型分布式训练，供用户根据的需求进行灵活组合。本次直播课程中，我们会介绍常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。
吕昱峰 华为昇思MindSpore DTSE技术布道师
MindSpore生态技术SE，研究方向为自然语言处理，长期从事MindSpore框架研发与模型开发工作，丰富的AI相关经验。
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