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大语言模型的规模非常庞大，即使是小型的7B模型，也需要多台计算机进行预训练，而微调同样需要多块GPU的支持。实现这些模型的高效训练是一项具有挑战性的任务。
目前，许多企业在寻求通过大语言模型进行创新时，倾向于利用现有的自然语言处理团队启动项目。然而，尽管这些自然语言处理团队通常拥有丰富的理论知识，他们在工程实践方面的能力却普遍不足。即便一些团队在BERT模型上积累了一定的工程经验，这些经验也难以直接应用于大语言模型。在大语言模型的创新过程中，高效地利用GPU资源进行训练是实现产品和项目快速迭代的关键。
本章首先介绍大语言模型的分布式训练方法，旨在消除产品和项目启动过程中的障碍。在当前竞争激烈的市场中，这对于快速推出产品或交付项目至关重要。