训练大型语言模型是人工智能开发的关键部分，但它也是一个可能花费大量时间并消耗大量计算能力的过程。这就是UnslothbyMoonshot的用武之地，让您可以更快地培训法学硕士。他们创建了一个新的软件包，在训练这些模型的速度和效率方面取得了巨大进步。它旨在与NVIDIA、Intel和AMD等顶级公司的各种图形处理单元(GPU)配合使用。

UnslothAI训练的特点

速度提高30倍。羊驼需要3小时而不是85小时。

内存使用量减少60%，允许批量增加6倍。

使用我们的Max产品，准确率损失为0%或准确率提高20%。

无需新硬件——只需更改软件。

我们的Max产品支持NVIDIA、Intel和AMDGPU。

手动自动求导和链式矩阵乘法优化。

用OpenAI的Triton语言重写了所有内核。

FlashAttention通过xformers和TriDao的实现。

免费开源版本使微调速度提高2倍，内存减少50%。

想象一下，如果能够将85小时的训练时间缩短至3小时。或者在24小时而不是30天内训练您自己的ChatGPT。这就是我们谈论的UnslothAI软件的改进。这不仅仅是向前迈出的一小步;这是一个巨大的飞跃，可以使您的工作速度加快30倍。此外，该软件可以将内存使用量减少60%，这意味着您可以一次运行更大批量的数据。这种优化可以让您利用拥有的计算资源做更多事情。

UnslothAI的软件充满了先进的功能，有助于其表现出色。它包括PyTorch中的自定义autograd实现、数学优化以及使用OpenAI的Triton语言重新设计的内核。该软件还使用了Flash注意机制来进一步提高其功能。

使用Unsloth更快地训练您的LLM是AI模型

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更快地培养法学硕士

无论您的预算或需求是什么，UnslothAI都有适合您的计划。他们提供不同的级别，包括免费计划、OnslotPro和OnslotMax。每一项都为您提供不同级别的训练加速和内存使用改进。

当你将UnslothAI的软件与其他框架(例如HuggingFace的Transformers中的框架)进行比较时，它确实很突出。当您处理大型数据集时，它特别好，提供令人印象深刻的速度优势，使其成为人工智能开发人员的绝佳选择。

使用T4GPU或GoogleColab

该软件的最佳优点之一是它可以与许多开发人员已经拥有的硬件配合使用。例如，您可以在标准T4GPU上训练模型，这意味着您可以使用GoogleColab等平台，而无需投资昂贵的专用硬件。

T4GPU由NVIDIA开发，是其Tesla系列GPU的一部分，专为数据中心和人工智能工作负载而设计。概述其主要功能和预期用途非常重要：

架构：T4基于图灵架构，该架构也用于NVIDIA的游戏和专业可视化产品中。该架构以其效率和性能而闻名，特别是在人工智能和机器学习任务中。

人工智能和机器学习：T4的主要应用之一是人工智能和机器学习。它支持各种人工智能框架，并为人工智能推理和训练任务提供加速。其架构针对这些操作进行了优化，使其成为人工智能工作负载较大的环境中的热门选择。

TensorCores：T4(和图灵架构)的一个显着特征是它的TensorCores。这些是专门为加速深度学习任务而设计的核心。它们在执行神经网络计算中常见的矩阵运算方面非常高效。

能源效率：T4以其能源效率而闻名。就其尺寸和功耗而言，它提供了大量的计算能力，这使其成为优先考虑能源效率的数据中心的一个有吸引力的选择。

多功能性：除了AI和ML之外，T4还用于其他数据中心工作负载，例如图形渲染、视频处理和通用计算(得益于其CUDA内核)。

外形尺寸和部署：T4的紧凑、薄型设计使其能够适应各种服务器和数据中心配置。这种灵活性对于希望集成GPU加速而不需要专门的硬件设置的企业来说是有益的。

多精度计算：T4支持混合精度计算，使其能够根据需要调整精度级别以优化性能或准确性。这在人工智能工作负载中特别有用，其中神经网络训练和推理的不同阶段可以受益于不同级别的精度。

将UnslothAI的软件添加到您当前的项目中非常简单。您无需对代码库进行重大更改，并且该软件在输入数据时非常用户友好。它支持羊驼提示模板或格式，因此您可以轻松上手。使用UnslothAI的软件完成模型训练后，您可以对其进行优化，然后使用其他包进行推理和部署。这将创建一个流畅的工作流程，可以节省您的资金并帮助您更快地开发人工智能项目。

UnslothAI的新软件包是一个强大的工具，它正在改变开发人员训练大型语言模型的方式。它显着减少了训练时间和内存需求，可与各种GPU配合使用，并且易于集成到您现有的项目中。借助此软件，您可以加快AI开发速度，并在竞争激烈的AI世界中保持领先地位。UnslothAI正在帮助开创人工智能模型训练的新时代，加入这个领域是一个激动人心的时刻。

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