Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Khi nhu cầu về các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) tiên tiến ngày càng tăng, việc tích hợp học tăng cường (RL) là điều cần thiết để điều chỉnh các mô hình này theo sở thích của con người và các tác vụ phức tạp. Tuy nhiên, các công ty phải đối mặt với những thách thức đáng kể về cơ sở hạ tầng khi mở rộng quy mô RL cho LLM. Những thách thức này bao gồm quản lý xung đột bộ nhớ giữa nhiều mô hình lớn và cân bằng nhu cầu của các giai đoạn suy luận độ trễ cao và đào tạo thông lượng cao.

Google Cloud đã phát triển một chiến lược toàn diện để đáp ứng các yêu cầu đặc thù của RL quy mô lớn. Chiến lược này bao gồm mọi thứ, từ phần cứng TPU tùy chỉnh đến khả năng điều phối của Google Kubernetes Engine (GKE). Bằng cách cung cấp các tùy chọn tính toán linh hoạt, bao gồm TPU và GPU, đồng thời tối ưu hóa toàn bộ ngăn xếp từ phần cứng đến điều phối, Google Cloud đặt mục tiêu giảm thiểu latency trên toàn hệ thống, vốn cản trở khối lượng công việc RL lai.

Cam kết của công ty đối với vị thế dẫn đầu về mã nguồn mở thể hiện rõ qua những đóng góp của họ cho Kubernetes và quan hệ đối tác với các nhà điều phối như Ray. Công ty cũng đã mã nguồn mở các thư viện hiệu suất cao của mình, MaxText và Tunix, để tạo điều kiện tích hợp các công cụ phù hợp nhất cho các tác vụ học tăng cường. Hơn nữa, cụm siêu cụm AI GKE của Google Cloud, có khả năng hỗ trợ tới 65.000 nút, chứng minh khả năng quản lý các tài nguyên điện toán khổng lồ cần thiết cho học tăng cường sau đào tạo.

Đối với các doanh nghiệp đang tìm cách triển khai khối lượng công việc RL, cơ sở hạ tầng GKE hiện có của Google Cloud cung cấp một giải pháp mạnh mẽ. Cơ sở hạ tầng này cung cấp hỗ trợ phần cứng cần thiết, bao gồm CPU, GPU và TPU, đồng thời tận dụng các giải pháp lưu trữ hiệu suất cao. Lớp Kubernetes được quản lý của GKE xử lý việc sắp xếp và lập lịch tài nguyên quy mô lớn, trong khi lớp nền tảng mở của nó cung cấp một môi trường thực thi an toàn và biệt lập. Để xây dựng quy trình làm việc RL, trước tiên bạn phải xác định trường hợp sử dụng rõ ràng, chọn thuật toán và phần cứng phù hợp, và cấu hình các thành phần cần thiết trong cụm GKE của bạn.