DeepSpeed ZeRO++ vs ggml.ai
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Qual é melhor? DeepSpeed ZeRO++ ou ggml.ai?
Quando comparamos DeepSpeed ZeRO++ com ggml.ai, ambas ferramentas são alimentadas por inteligência artificial na categoria de large language model (llm), Curiosamente, ambas as ferramentas conseguiram garantir o mesmo número de votos positivos. Junte-se aos usuários da aitools.fyi para decidir o vencedor votando.
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DeepSpeed ZeRO++
O que é DeepSpeed ZeRO++?
A Microsoft Research anunciou o desenvolvimento do DeepSpeed ZeRO++, um aprimoramento inovador do modelo ZeRO (Zero Redundancy Optimizer). Este sistema avançado introduz estratégias de comunicação otimizadas que melhoram drasticamente a eficiência do treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e modelos de chat. O DeepSpeed ZeRO++ consegue isso reduzindo significativamente a quantidade de comunicação necessária, mesmo com lotes grandes ou largura de banda limitada entre dispositivos. Ao reduzir os requisitos de comunicação em até 4 vezes, pesquisadores e desenvolvedores podem agora treinar modelos complexos de forma mais rápida e econômica.
ggml.ai
O que é ggml.ai?
ggml.ai está na vanguarda da tecnologia de IA, trazendo poderosos recursos de aprendizado de máquina diretamente para o limite com sua inovadora biblioteca de tensores. Construído para suporte a grandes modelos e alto desempenho em plataformas de hardware comuns, ggml.ai permite que os desenvolvedores implementem algoritmos avançados de IA sem a necessidade de equipamento especializado. A plataforma, escrita na eficiente linguagem de programação C, oferece suporte para flutuação de 16 bits e quantização de inteiros, juntamente com diferenciação automática e vários algoritmos de otimização integrados, como ADAM e L-BFGS. Possui desempenho otimizado para Apple Silicon e aproveita os intrínsecos AVX/AVX2 em arquiteturas x86. Os aplicativos baseados na Web também podem explorar seus recursos por meio do suporte WebAssembly e WASM SIMD. Com zero alocações de memória em tempo de execução e ausência de dependências de terceiros, ggml.ai apresenta uma solução mínima e eficiente para inferência no dispositivo.
Projetos como whisk.cpp e llama.cpp demonstram os recursos de inferência de alto desempenho do ggml.ai, com o whisker.cpp fornecendo soluções de fala para texto e o llama.cpp focando na inferência eficiente do modelo de linguagem grande LLaMA da Meta. Além disso, a empresa aceita contribuições para a sua base de código e apoia um modelo de desenvolvimento de núcleo aberto através da licença MIT. À medida que a ggml.ai continua a se expandir, ela procura desenvolvedores talentosos em tempo integral com uma visão compartilhada de inferência no dispositivo para se juntarem à sua equipe.
Projetado para ir além dos limites da IA, ggml.ai é uma prova do espírito de diversão e inovação na comunidade de IA.
DeepSpeed ZeRO++ Votos positivos
ggml.ai Votos positivos
DeepSpeed ZeRO++ Recursos principais
Recurso1: Otimiza estratégias de comunicação para LLM e treinamento de modelo de chat.
Recurso2: Alcança 4 vezes menos comunicação, aumentando a eficiência do treinamento.
Recurso3: Adequado para vários tamanhos de lote e cenários de largura de banda.
Recurso4: permite um treinamento de modelo mais rápido e econômico.
Recurso5: Desenvolvido pela Microsoft Research, aproveitando pesquisas avançadas de IA.
ggml.ai Recursos principais
Escrito em C: Garante alto desempenho e compatibilidade em diversas plataformas.
Otimização para Apple Silicon: oferece processamento eficiente e menor latência em dispositivos Apple.
Suporte para WebAssembly e WASM SIMD: Facilita que aplicativos Web utilizem recursos de aprendizado de máquina.
Sem dependências de terceiros: Proporciona uma base de código organizada e uma implantação conveniente.
Suporte de saída de idioma guiado: Melhora a interação humano-computador com respostas mais intuitivas geradas por IA.
DeepSpeed ZeRO++ Categoria
- Large Language Model (LLM)
ggml.ai Categoria
- Large Language Model (LLM)
DeepSpeed ZeRO++ Tipo de tarifação
- Freemium
ggml.ai Tipo de tarifação
- Freemium