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飞桨大模型开发套件,提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。

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PaddlePaddle/PaddleFleetX

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简介

PaddleFleetX是基于飞桨深度学习框架开发的大模型套件,旨在提供高性能、灵活易用的大模型全流程应用能力,在开发训练精调压推推理部署六大环节提供端到端全流程优化。

飞桨大模型套件

特色介绍

大模型开发:动静统一开发模式,4D混合并行策略灵活配置

大模型开发

基于飞桨动静统一的开发模式,大模型套件全面使用动态图开发,在Generate API中可自动完成算子融合具备静态图的调试性能。全场景统一训练器Trainer可以轻松完成4D混合并行的配置,在预训练与精调环节皆可使用。

大模型训练:发挥基础计算潜能、全面提升分布式效率

飞桨针对大模型训练,对数据读取、混合精度计算策略、高性能算子库、并行策略自动寻优、流水线调度的整个全流程实现优化,助力文心大模型训练速度提升3倍。

飞桨支持大模型训练

大模型精调:主流精调算法实现性能全面领先

提供了主流的精调算法,包括SFT、Prefix-Tuning、LoRA三种主流的精调算法,有效降低的大模型训练的资源门槛。统一的训练器Trainer实现了预训练加速技术在精调场景的复用,并通过变长数据流优化大幅提升精调性能。

大模型精调

大模型压缩:自研量化压缩算法实现无损量化

飞桨自研的Shift-SmoothQuant算法相比SmoothQuant算法可以实现更平滑的激活分布,有效提升量化后模型的精度度和生成结果的稳定性。通过PaddleSlim的大模型压缩工具,我们在 C-Eval 和 NL2SQL 两个数据集上对主流开源大模型可以实现无损量化。更多技术介绍与使用说明可以参考PaddleSlim

模型压缩

模型压缩

大模型推理:针对大模型场景特性匹配最优量化推理方案

Paddle Inference针对大模型Prompt阶段与Token Generation阶段的计算特性的不同,在通用场景提供静态量化,在访存受限场景提供混合量化与低比特的推理方案。

飞桨支撑大模型推理

推理引擎

大模型部署:实时感知负载动态插入请求,最大化硬件利用率

由于大模型生成场景解码阶段耗时较长,且不同Query下生成长度不一,为了最大化服务吞吐,我们在FastDeploy服务框架结合推理引擎实现了动态插入技术,科实时感知服务负载,动态插入用户请求最大化推理硬件利用率。

大模型服务部署

PaddleFleetX 应用案例

大语言模型

基于PaddleFleetX的核心能力,我们在PaddleNLP中提供了丰富的大语言模型全流程开发与应用示例,更多详细使用说明可以参考PaddleNLP大语言模型

跨模态大模型

除了大语言模型外,PaddleFleetX还提供跨模态大模型的开发与训练,如多模态预训练、文生图扩散模型等,覆盖图片、文本、视频和音频等模态,更多详细使用说明可以参考PaddleMIX

生物计算大模型

在生物计算领域,基于飞桨4D并行策略与高性能优化,我们在PaddleHelix中提供众多业界领先的生物计算预训练模型,更多详细使用说明可以参考PaddleHelix

Citation

@misc{paddlefleetx,
    title={PaddleFleetX: An Easy-to-use and High-Performance One-stop Tool for Deep Learning},
    author={PaddleFleetX Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFleetX}},
    year={2022}
}

License

PaddleFleetX 基于 Apache 2.0 license 许可发布。