DeepSpeed ZeRO++ vs ggml.ai
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¿Cuál es mejor? ¿DeepSpeed ZeRO++ o ggml.ai?
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DeepSpeed ZeRO++
¿Qué es DeepSpeed ZeRO++?
Microsoft Research ha anunciado el desarrollo de DeepSpeed ZeRO++, una mejora innovadora del modelo ZeRO (Zero Redundancy Optimizer). Este sistema avanzado introduce estrategias de comunicación optimizadas que mejoran drásticamente la eficiencia del entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) y modelos de chat. DeepSpeed ZeRO++ logra esto reduciendo significativamente la cantidad de comunicación necesaria, incluso con lotes de gran tamaño o ancho de banda limitado entre dispositivos. Al reducir los requisitos de comunicación hasta 4 veces, los investigadores y desarrolladores ahora pueden entrenar modelos complejos de manera más rápida y rentable.
ggml.ai
¿Qué es ggml.ai?
ggml.ai está a la vanguardia de la tecnología de inteligencia artificial y ofrece poderosas capacidades de aprendizaje automático directamente al borde con su innovadora biblioteca de tensores. Creado para admitir modelos grandes y alto rendimiento en plataformas de hardware comunes, ggml.ai permite a los desarrolladores implementar algoritmos de IA avanzados sin la necesidad de equipos especializados. La plataforma, escrita en el eficiente lenguaje de programación C, ofrece soporte de cuantificación de números enteros y flotantes de 16 bits, junto con diferenciación automática y varios algoritmos de optimización integrados como ADAM y L-BFGS. Ofrece un rendimiento optimizado para Apple Silicon y aprovecha los elementos intrínsecos de AVX/AVX2 en arquitecturas x86. Las aplicaciones basadas en web también pueden explotar sus capacidades a través de WebAssembly y la compatibilidad con WASM SIMD. Con sus asignaciones de memoria de tiempo de ejecución cero y la ausencia de dependencias de terceros, ggml.ai presenta una solución mínima y eficiente para la inferencia en el dispositivo.
Proyectos como susurro.cpp y llama.cpp demuestran las capacidades de inferencia de alto rendimiento de ggml.ai, con susurro.cpp proporcionando soluciones de voz a texto y llama.cpp centrándose en la inferencia eficiente del modelo de lenguaje grande LLaMA de Meta. Además, la empresa agradece las contribuciones a su código base y admite un modelo de desarrollo de núcleo abierto a través de la licencia MIT. A medida que ggml.ai continúa expandiéndose, busca desarrolladores talentosos de tiempo completo con una visión compartida de la inferencia en el dispositivo para unirse a su equipo.
Diseñado para llevar la IA al límite, ggml.ai es un testimonio del espíritu de juego e innovación en la comunidad de IA.
DeepSpeed ZeRO++ Votos positivos
ggml.ai Votos positivos
DeepSpeed ZeRO++ Características principales
Característica 1: Optimiza las estrategias de comunicación para LLM y capacitación en modelos de chat.
Característica 2: Logra 4 veces menos comunicación, mejorando la eficiencia de la capacitación.
Característica 3: Adecuado para varios tamaños de lotes y escenarios de ancho de banda.
Característica4: Permite una capacitación de modelos más rápida y rentable.
Característica5: Desarrollado por Microsoft Research, aprovechando la investigación avanzada de IA.
ggml.ai Características principales
Escrito en C: Garantiza un alto rendimiento y compatibilidad en una variedad de plataformas.
Optimización para Apple Silicon: Ofrece procesamiento eficiente y menor latencia en dispositivos Apple.
Compatibilidad con WebAssembly y WASM SIMD: Facilita que las aplicaciones web utilicen capacidades de aprendizaje automático.
Sin dependencias de terceros: Ofrece una base de código ordenada y una implementación conveniente.
Compatibilidad con salida de lenguaje guiado: Mejora la interacción persona-computadora con respuestas más intuitivas generadas por IA.
DeepSpeed ZeRO++ Categoría
- Large Language Model (LLM)
ggml.ai Categoría
- Large Language Model (LLM)
DeepSpeed ZeRO++ Tipo de tarificación
- Freemium
ggml.ai Tipo de tarificación
- Freemium