趋近智
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。
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。
3.1 分布式训练中的专家并行
3.2 结合模型并行、数据并行与专家并行
3.3 容量因子及其对性能的影响
3.4 缓解路由器Z损失不稳的办法
3.5 精度及其作用:BFloat16训练
3.6 预训练MoE模型的微调策略
3.7 实践:配置分布式训练作业
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