【AI加油站】第四十部：《大规模机器学习训练工程实战手册》——从硬件选型到故障恢复的系统性指南（附下...

主要观点总结

本文是对《Machine Learning Engineering by Stas Bekman》一书的总结，涵盖了机器学习工程的核心挑战、硬件选择与配置、并行化策略、训练稳定性与故障恢复、性能调优、实用工具与脚本、关键公式与经验法则、避坑指南等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 机器学习工程的核心挑战

包括速度 vs 成本的权衡、硬件瓶颈、MFU（Model FLOPS Utilization）的实际算力利用率等。

关键观点2: 硬件选择与配置

介绍了主流硬件选项、关键指标、网络、存储、CPU和GPU内存的选择和配置。

关键观点3: 并行化策略

包括数据并行、ZeRO、流水线并行、张量并行和序列并行的介绍。

关键观点4: 训练稳定性与故障恢复

涉及检查点频率与工具、故障处理技巧、监控与稳定性等方面的内容。

关键观点5: 性能调优

包括TFLOPS计算、内存优化、梯度检查点、优化器等方面的技巧和经验法则。

关键观点6: 实用工具与脚本

介绍了SLURM环境变量、命令、多节点测试、调试工具和日志管理等实用工具的使用。

关键观点7: 关键公式与经验法则

包括GPU数量估算、通信时间计算等关键公式的应用。

关键观点8: 避坑指南

提醒读者注意云厂商陷阱、软件陷阱、数据问题等，避免在LLM训练过程中遇到常见问题。

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