Configurazione dell’addestramento distribuito: supporto alla configurazione di ambienti e workflow di addestramento distribuito per modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni.
Analisi delle prestazioni: valutazione delle prestazioni di addestramento e dell’efficienza computazionale su infrastrutture HPC.
Supporto al pre-training e al fine-tuning: supporto lungo l’intero percorso, dal pre-training al fine-tuning, fino all’ottenimento di un modello validato e pronto per l’integrazione.
Valore chiave: consentire alle organizzazioni di addestrare e adattare in modo efficiente modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni su infrastrutture HPC.
Esempi Pratici
Le organizzazioni che intendono sviluppare o adattare modelli di grandi dimensioni necessitano di architetture specializzate per garantirne l’efficienza.
Questo servizio supporta, tra le altre attività:
- Selezione della strategia HPC: individuazione del miglior equilibrio
tra fine-tuning, RAG o distillazione in funzione della dimensione del modello e dei dati disponibili. - Gestione della parallelizzazione: implementazione di schemi avanzati di addestramento distribuito su migliaia di core GPU senza la necessità di effettuare test manuali dell’infrastruttura.
- Validazione delle prestazioni: verifica che i modelli raggiungano uno stato idoneo all’integrazione attraverso analisi delle prestazioni e ottimizzazione computazionale.
Case Study: il servizio supporta una grande impresa nella selezione di
uno stack software ad alte prestazioni per l’addestramento di modelli multimodali. Questo
approccio evita costosi processi di prova ed errore sugli schemi di parallelizzazione e
garantisce che il modello finale soddisfi i requisiti prestazionali
i richiesti sull’infrastruttura HPC.
