通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型

方案介绍
通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型

下图展示大语言模型(LLM)通过PAI-灵骏从基础开源模型到线上生产应用的开发全链路。涉及的阿里云产品包括机器学习平台PAI、对象存储OSS。步骤包含:资源准备、模型及数据等准备、模型训练、模型离线推理及上传和模型部署这五个阶段。用户在规划好网络和资源、完成资源部署后,可通过Huggingface 或 ModelScope等社区渠道下载Llama2模型,并可在灵骏智算平台的DSW实例中,完成准备预训练数据准备;训练阶段提供多种方案,保障模型效果的同时,提升大模型分布式训练效率;训练所获得的模型可上传至对象存储OSS,并且能够便捷地在PAI-EAS平台部署大模型推理服务。

解决问题:大模型开发全链路打通

流程覆盖训练、微调、推理验证及部署环节,降低大模型使用难度及门槛,实现大语言模型在业务中快速落地

解决问题:提升训练效率

数据预先加载至持久化存储,保障训练时数据加载和写入的高带宽需求;训练基于Megatron-LM引擎支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、Flashattention等技术,保障模型效果且大幅提升大模型训练分布式效率

方案优势
企业级应用
基于软硬件一体优化技术,构建高性能异构算力底座,提供AI工程化全流程能力;支持多种AI角色管理,算力资源管理运维的企业级AI平台
集群管理
通过控制台页面或 OpenAPI 即可快速的进行集群的创建、扩容和缩容操作,可视化展示、关联诊断分析工具实现方便的性能调优及快速的问题溯源
训练效率、性价比提升
大模型训练只需简单配置即可自动分布式并发执行,优化的计算、网络、通信和存储架构提高资源利用率,加快模型训练速度,大幅缩减训练时间和成本
应用场景
企业智能客服
您可以基于Llama2等通用大语言模型搭建企业级客服系统,实现中英文双语的智能问答、语义理解和自动回复等功能,高效解决客户问题提升客户的体验和满意度。在无需准备过多语料素材的情况下,经过一定开发,实现专属定制版企业适配大语言模型,为企业提供更加综合的客户服务。
智能方案推荐
您可以基于Llama2等通用大语言模型实现智能方案推荐等辅助决策,如旅游线路规划、商品导购推荐等。经过一定开发,定制化的模型拥有分析学习能力,并可结合实际需求,辅助给出个性化且高度定制化的方案推荐,适配用户需求,并可根据用户的反馈进行实时方案更新和优化,提高客户满意度。
游戏场景NPC对话
NPC对话是游戏场景中不可或缺的一部分,玩家由此获取游戏信息和任务指引,对话质量对游戏体验的影响至关重要。通过Llama2构建的游戏NPC对话模型,相较于固有模式,丰富度显著提升,且对话更加自然、流畅。此外,还可支持交互对话,对话内容随玩家的游戏进度和反馈进行个性化调整。
智能家居助手
新时代家装场景中,智能家居助手有效提升住户的生活舒适度和满意度。智能家居助手可以为住户提供智能化的家居控制和家庭娱乐服务,相较于固有模式的家居控制,基于Llama2构建的智能家居助手可通过机器学习进行用户反馈、用户习惯和家庭需求分析,实现智能场景触发和自动化控制,还可支持丰富的对话服务。
方案部署
01资源准备
规划网络及资源、部署资源
02模型及数据准备
用户完成模型下载、准备预训练数据
03模型训练
在PAI-DSW中训练模型,或PAI-DLC中配置多机多卡分布式任务
04模型离线推理及上传
离线推理模型评估模型效果,并上传至OSS
05部署模型
在PAI-EAS平台部署大模型推理服务
向量检索与通义千问搭建专属问答服务
本方案介绍如何使用向量检索服务(DashVector)结合通义千问大模型来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。解决大模型本身在处理特定领域的知识表示和应用时的局限性。为企业提供部署简单、便于集成、实时高效、专业稳定的应用服务。
通义千问和LangChain搭建对话模型
本方案结合通义千问和LangChain技术构建高效的对话模型,该模型基于自然语言处理技术提升语义理解和用户交互体验。它可以有效解决传统对话模型在理解能力和交互效果上的局限,使得用户沟通更加自然流畅,被广泛应用于聊天机器人、智能客服和社交媒体等多种场景。