Cerebras Model Zoo:在硅片规模集群上训练深度学习模型
Cerebras Model Zoo是一个为Cerebras硬件优化的深度学习模型库,提供多种模型支持,适合在Cerebras的硅片规模集群上进行高效的模型训练和推理。
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介绍

Cerebras Model Zoo是一个专为Cerebras硬件设计的深度学习模型库,该库中的模型展示了针对Cerebras硬件的最佳实践编程方法,使用户能够充分利用这一强大的计算引擎。

使用Cerebras系统

要开始在Cerebras系统上运行模型,用户需要参考开发者文档和本指南。Cerebras提供多种方式让不同用户群体(学术界、商业和其他用户)接触和测试Cerebras硬件,例如CS-2系统。

安装和支持的框架

Cerebras Model Zoo支持在CSX系统上的安装,并且目前支持的模型都是基于PyTorch开发的。这为使用PyTorch的开发者提供了便利,使他们能够在Cerebras的硅片规模集群上编译、验证和训练神经网络。

模型库内容

Cerebras Model Zoo包含多种模型,适用于不同的深度学习任务,包括:

  • BERT及其微调应用:分类、命名实体识别、总结
  • GPT系列及其微调应用:GPT-2、GPT-3、GPT-J、GPT-NeoX以及针对总结任务的微调
  • 其他模型:RoBERTa、T5、Transformer、MNIST(全连接)、Falcon等

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这些模型不仅训练速度快,而且在性能上也显示出显著的提升。特别是对于需要处理大规模数据集的复杂模型,如BERT和GPT系列,Cerebras的硅片规模集群提供了前所未有的计算能力。

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