实现混合专家（MoE）层只是问题的一部分。有效训练它，特别是在处理包含数百或数千个专家的模型时，会带来一系列独特的工程难题。标准训练过程对于这些稀疏架构通常不足够，它们需要专用技术来管理庞大的参数数量并保持稳定性。

本章将从架构理论转向训练和优化的实际操作。您将学习从头开始成功训练大规模MoE模型以及微调现有模型所需的方法。

• 分布式训练： 我们将介绍专家并行化，这是一种在多个设备上分配专家的技术。您将学习如何将其与数据并行化和模型并行化结合以实现最高效率。
• 性能调优： 我们将分析容量因子，这是一个平衡计算负载与令牌损失的重要超参数，以及它对模型性能的直接影响。
• 训练稳定性： 您将学习识别并缓解常见的训练不稳定问题，例如由路由器的$z$-损失引起的问题，这是辅助负载平衡损失函数的一个组成部分。
• 精度与内存： 我们检查混合精度格式的使用，特别是BFloat16，以减少内存开销并加速计算，同时不牺牲模型质量。
• 微调： 您将学习有效适应大型预训练MoE模型以用于下游任务的策略，这是一个常见且实用的应用场景。

本章最后将有一个实践练习，您将配置一个分布式训练任务，将这些技术应用于一个大规模MoE模型。