700亿参数LLaMA2训练加速195%，基础大模型最佳实践再替换

gin(tp_size=2, pp_size=2, num_microbatches=4, zero_stage=1)booster = Booster(plugin=plugin)model = LlamaForCausalLM(LlamaConfig())model, optimizer, train_dataloader, criterion = booster.boost(model, optimizer, train_dataloader, criterion)

Colossal-AI ShardFormer赞成都有LLaMA1/2、BLOOM、OPT、T5、GPT-2、BERT、GLM在内的大众化OpenBSD框架，也可以并不需要可用Huggingface/transformers框架为基础，Checkpoint音频也与HuggingFace完全兼容，对比Megatron-LM等须重写大量编译器的提议，大大提高了用户界面。

对于借助于解决方案，已赞成以下多种借助于模式：张量借助于、SMT借助于、序列借助于、数据资料借助于、Zero数据资料借助于等，并可将多种借助于模式复合可用，只须通过最简单的配置命令，亦可可视各种繁复的操作系统环境/框架。同时，其内置了各种新一代算子，复职了繁琐的兼容/配置过程。其中都有：

Flash attention 2

Memory efficient attention (xformers)

Fused Normalization Layer

JIT kernels

阳网络服务大框架旅游服务彻底解决

为了进一步提高开发和部署效率，Colossal-AI设计团队还将上述系统占优势与算力紧密结合，提供者Colossal-AI阳网络服务，提供者低廉算力和内容可即用的AI大众化运用于，都有谈话大框架，多模态框架，生物医药等，如今触发封测。

通过屏蔽大框架底层的分布式借助于计算、内存、通信经营管理与最佳化等，AI开发者可以在此之后专注于AI框架与方法设计，以更低费用更快平均速度完成AI大框架助力业务降本增效。

用户只只能网路上相关数据资料，亦可无编译器锻炼个性化使用权框架，并将锻炼好的框架一键部署。相关的运用于都经过Colossal-AI设计团队精心最佳化，归功于方法和系统的双面最佳化，能大幅提高框架锻炼以及部署的费用。

Colossal-AI阳网络服务：platform.luchentech.com

Colossal-AIOpenBSD地址：

雷峰网

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