如何在 runpod、aws 或 azure 上运行 llama 2 32k-凯发k8国际真人

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任何对能够创建和私有ai大型语言模型感兴趣的人都可能对这个快速指南感兴趣,该指南提供了有关在较小上下文中llama 2的更多信息,并实现了需要gpu租赁的完整32,000个。

这可能在每小时 70 美分到 1.50 美元之间,具体取决于平台和用户的具体要求。本文旨在提供有关如何在runpod,aws或azure等平台上使用80gb a100 gpu实现这一壮举的综合指南。

初学者最容易访问的平台之一是谷歌合作。在这里,免费笔记本最多可以处理 8,000 个,但您也可以将此容量翻倍至 16,000 个。查看下面由trelis research精心制作的视频以了解更多信息。对于那些刚进入该领域的人来说,这是一个很好的起点,在继续执行更复杂的任务之前提供了坚实的基础。

对于那些寻求更好质量的人,您可以使用 13b 型号运行 llama。但是,重要的是要注意,这需要权衡。较大的模型大小将上下文长度减少到 16k,但输出的质量显著提高。

专业笔记本

code llama pro 32k 上下文长度提供了一系列功能,包括保存聊天、重新加载聊天、调整上下文长度和上传文件以供讨论的功能。这些功能提供了更具交互性和用户友好的体验,使运行 llama 2 的过程更加高效和愉快。它可以以9.99欧元的价格购买。

  • 允许保存和重新加载对话
  • 允许上传和分析文档
  • 适用于google colab或服务器(例如aws,azure,runpod)

运行舱主要功能

  • gpu 实例:这些是基于容器的 gpu 实例,可在几秒钟内部署。它们有两种形式:安全云和社区云。secure cloud 在 t3/t4 数据中心运行,以实现高安全性和可靠性,而社区云则提供将各个计算提供商与消费者连接起来的点对点系统。
  • 无服务器 gpu:这是一种按秒付费的无服务器 gpu 计算服务,旨在将自动缩放引入生产环境。它是安全云产品的一部分,保证低冷启动时间以及强大的安全措施。
  • ai 端点:这些是完全托管且可扩展的端点,专为各种 ai 和 ml 应用程序而设计,例如 dreambooth、stable diffusion 和 whisper。

附加功能:

  • cli / graphql api:用于自动化工作流程和管理计算作业。
  • 多个接入点:用户可以通过各种接口(如 ssh、tcp 端口和 http 端口)对作业进行编码、优化和运行。
  • 按需和点 gpu:满足不同的计算需求。
  • 持久卷:即使 pod 停止,也能确保数据安全。
  • 云同步:允许将数据无缝传输到任何存储。

runpod 为 ai 和 ml 工作负载提供全面的凯发k8国际真人的解决方案,提供传统的基于云的和无服务器的计算选项,以及用于 ai 和机器学习的专用功能。它与aws和azure等其他云提供商在同一领域竞争,但似乎提供了专门为ai / ml项目量身定制的功能。

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