本文主要是介绍【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
尊敬的客户，您好！我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。
我们的服务包括：
- 并行分布式策略：我们的Trainer封装支持多种并行配置，包括数据并行、张量并行、流水线并行和分组参数切分并行，有效提升在多模型、多硬件下的训练性能。用户可以根据需求修改Trainer配置，组合多种预训练或精调过程的分布式策略，充分组合大模型4D并行训练能力，提升训练效率。
- 高效精调策略：我们提供SFT、PEFT等多种精调策略，搭载自研Zero Padding零填充优化策略，有效减少训练数据中pad token的占比，提高模型训练效率。我们的PEFT结合低比特和分布式并行策略，大幅降低大模型精调硬件门槛。
- 大模型无损量化：我们的大模型套件内置了自研的自适应Shift-SmoothQuant的A8W8量化算法和业界主流GPTQ的W4量化算法，实现了主流大模型的无损量化，有效加速模型推理。
- 高性能推理：我们的大模型套件高性能推理模块内置动态插入和全环节算子融合策略，极大加快并行推理的速度。同时隐藏了底层实现的细节，实现了开箱即用的高性能并行推理能力。
此外，我们还提供：
- 预训练与精调：支持多个主流大模型的SFT、LoRA、Prefix Tuning等精调策略，提供统一、高效精调方案。
- 量化：大模型量化将16位、32位浮点数的模型参数或激活量化为4位或8位整数，能够有效降低模型存储空间和计算资源需求，同时加速推理速度。我们的工具链量化算法包括GPTQ等。
我们承诺，以专业的技术、丰富的经验和热情的服务，为您提供最优质的深度学习服务。如果您有任何需求，欢迎随时咨询我们，我们将竭诚为您服务！
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