MetaTrader 4 플랫폼

마지막 업데이트: 2022년 7월 3일 | 0개 댓글
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글로벌 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 시장은 예측 기간 동안 강력하게 전력을 공급하고 수익성 있는 성장을 목격합니다.

이 보고서는 지난 몇 년 동안 추진력을 얻고 있는 이 산업에 대한 개요를 제공합니다. 시장 보고서는 이 보고서를 포괄적으로 만들기 위해 시장 데이터를 수집, 기록, 분석 및 해석하기 위한 다양한 단계를 사용합니다. 또한 잠재적 투자자, 대기업 및 다음 큰 기회에 참여하거나 삶을 조금 더 쉽게 만들 수 있는 일반 사용자의 관심을 촉진할 수 있는 산업에 대한 개요를 제공합니다. 이 보고서에는 주요 경쟁자 목록, 전략적 산업 분석 및 이 산업에 영향을 미치는 주요 요인에 대한 통찰력이 포함되어 있습니다.

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인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 보고서에서 다루는 주요 영역에는 시장 정의, 시장 세분화, 경쟁 분석 및 연구 방법론이 포함됩니다. 또한, 사실과 수치에 대한 명확하고 더 나은 이해를 위해 데이터를 그래프, 표 및 차트의 형태로 표시합니다. 이 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 시장 조사 보고서는 귀하의 비즈니스 요구를 예상하는 독점적인 시장 조사 데이터를 보유하기 위한 확실한 솔루션입니다. 또한 기업은 마케팅 문제의 범위, 이미 시장에 나와 있는 특정 제품의 실패 원인, 신제품 출시 예정 시장 등을 알 수 있습니다.

주요 시장 플레이어:

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업데이트된 무료 샘플 보고서에는 다음이 포함됩니다.

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> 업데이트된 연구 보고서에 표 및 그림 목록이 표시됩니다.

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글로벌 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 시장 보고서는 현재 시장 동향, 상황, 기회 및 상태에 대한 망원경 보기를 제공하는 확립된 정보 소스로 작동합니다. 보고서는 제조업체, 지역, 유형, 응용 프로그램, 시장 상태, 시장 점유율, 성장률, 미래 동향, 시장 동인, 기회, 도전 과제, 신흥 동향, 위험, 진입 장벽, 판매 채널 및 유통업체를 포함하는 여러 문자로 나뉩니다. 주제를 정의하고 더 나은 의사 결정을 위한 최대한의 정보를 제공하는 데 필요한 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 보고서에 다시 자세히 설명되어 있습니다. 또한, 이 시장 보고서는 소득 및 개발 중인 비즈니스 부문과 관련하여 시장의 하향식 평가도 제공합니다.

주요 시장 세분화:

솔루션(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 서비스(관리형 및 전문가용),

배포 모드(클라우드 및 온프레미스),

기술(딥 러닝, 머신 러닝, 자연어 처리(NLP) 및 머신 비전),

애플리케이션(예측 및 처방 모델, 챗봇, 음성 인식, 텍스트 인식 및 기타),

최종 사용자(제조, 의료, BFSI, 연구 및 학계, 운송, 소매 및 전자 상거래 및 기타),MetaTrader 4 플랫폼

주요 지역:

지리적으로 이 보고서는 판매(MT), 수익(백만 달러), 시장 점유율 및 이러한 지역의 성장률과 함께 여러 주요 지역으로 나뉩니다.

**북미 (미국, 캐나다 및 멕시코)

**유럽 (독일, 프랑스, ​​영국, 러시아, 이탈리아 및 기타 유럽 국가)

**아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아 및 호주)

**남아메리카 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아 및 기타 남아메리카)

**중동 및 아프리카 (사우디아라비아, UAE, 이집트, 남아프리카, 기타 중동 및 아프리카)

전체 보고서에는 다음이 포함됩니다.

  • 요약
  • 보고서 구조
  • 인공지능(MetaTrader 4 플랫폼 AI) 플랫폼 서비스 시장 특성
  • 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 시장 제품 분석
  • 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 시장 공급망
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  • 인공 지능(AI) 플랫폼 서비스 시장의 주요 합병 및 인수
  • 시장 배경: 인공지능(AI) 플랫폼 서비스 시장
  • 권장 사항
  • 부록
  • 저작권 및 면책 조항

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Data Bridge Market Research는 영업 자동화 소프트웨어 시장 이 2022-2029년의 예측 기간 동안 11.55%의 CAGR을 보일 것이며 2029년까지 14,709.6백만 달러에 이를 것으로 분석합니다 – https://www.databridgemarketresearch.com/reports /global-sales-force-automation-software-market

가상 모바일 인프라 시장 은 2021년에서 2028년까지의 예측 기간 동안 8.4%의 속도로 시장 성장을 목격할 것으로 예상됩니다.

Data Bridge Market Research, Private Ltd 소개

Data Bridge Market Research Pvt Ltd 는 인도와 캐나다에 지사를 두고 있는 다국적 경영 컨설팅 회사입니다. 타의 추종을 불허하는 내구성 수준과 선진적인 접근 방식으로 혁신적이고 신학적인 시장 분석 및 자문 회사입니다. 우리는 최고의 소비자 잠재 고객을 발굴하고 귀사가 시장에서 성공하는 데 유용한 지식을 육성하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

Data Bridge Market Research에는 다양한 산업 분야에서 일하는 500명 이상의 분석가가 있습니다. 우리는 전 세계적으로 포춘지 선정 500대 기업 중 40% 이상에 서비스를 제공했으며 전 세계적으로 5000명 이상의 고객 네트워크를 보유하고 있습니다. 우리가 다루는 산업 분야에는 다음이 포함됩니다.

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미국: +1 888 387 2818
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엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 대규모 언어 모델(LLM)의 크기와 복잡성이 지속적으로 급증함에 따라 최대 30%의 훈련 속도 향상을 제공하는 네모 메가트론(NeMo Megatron) 프레임워크의 업데이트를 29일 발표했다.

이번 업데이트는 두 가지 선구적인 기술과 여러 GPU에서 LLM 훈련을 최적화하고 확장하는 하이퍼 파라미터(hyper parameter) 도구를 포함한다. 이를 통해 엔비디아 AI 플랫폼으로 모델을 훈련하고 구축할 수 있는 새로운 기능을 제공한다.

1,760억 개의 파라미터(parameter)를 가진 세계 최대 오픈 사이언스, 오픈 액세스 다국어 언어 모델인 블룸(BLOOM)은 최근 엔비디아 AI 플랫폼에서 훈련돼 46개 언어와 13개 프로그래밍 언어로 텍스트 생성을 가능하게 했다. 또한 엔비디아 AI 플랫폼은 5,300억 개의 파라미터를 포함하는 가장 강력한 변환기 언어 모델인 메가트론-튜링 NLG 모델(MT-NLG)을 지원한다.

LLM은 텍스트에서 학습하는 최대 수조 개의 파라미터를 포함하는 가장 중요한 첨단 기술 중 하나다. 하지만 이를 개발하려면 심층적인 기술 전문 지식, 분산된 인프라, 전체 스택 접근 방식이 필요해 비용과 시간이 많이 든다.

그러나 실시간 콘텐츠 생성, 텍스트 요약, 고객 서비스 챗봇, 대화형 AI 인터페이스를 위한 질문과 답변을 발전시키는 데 있어 큰 이점을 갖는다.

AI 커뮤니티는 LLM을 발전시키기 위해 메가트론(Megatron)-LM, 에이펙스(Apex), 그리고 기타 GPU 가속 라이브러리를 포함하는 엔비디아 AI 플랫폼을 기반으로 하는 마이크로소프트 딥스피드(Microsoft DeepSpeed), Colossal-AI, 허깅 페이스 빅사이언스(Hugging Face BigScience), 페어스케일(Fairscale) 같은 도구의 혁신을 이어가고 있다.

엔비디아는 오늘날 엔비디아 AI 플랫폼에 대한 새로운 최적화를 통해 스택 전체에서 기존의 많은 문제점을 해결하며, AI 커뮤니티와 협력해 모든 사람이 LLM의 기능에 액세스할 수 있기를 기대하고 있다.

네모 메가트론의 최신 업데이트는 220억에서 1조 파라미터에 이르는 크기의 GPT-3 모델 훈련 속도를 30% 향상시킨다. 이는 1,MetaTrader 4 플랫폼 024개의 엔비디아 A100 GPU를 사용해 1,750억 개의 파라미터 모델에 대한 훈련을 24일 만에 수행하도록 한다. 즉 결과 도출 시간을 10일 또는 GPU 컴퓨팅 시간으로 약 250,000 시간 단축할 수 있다.

네모 메가트론은 빠르고 효율적이며 사용하기 쉬운 엔드 투 엔드 컨테이너형 프레임워크다. 데이터 수집, 대규모 모델 훈련, 업계 표준 벤치마크에 대한 모델 평가, 지연 시간(레이턴시)과 처리량 성능에 대한 최첨단 추론이 가능하다.

이를 통해 LLM 훈련과 추론을 다양한 GPU 클러스터 구성에서 쉽게 재현할 수 있다. 현재 얼리 액세스 고객에게 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD), 엔비디아 DGX 파운드리(Foundry), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 플랫폼을 제공한다. 또한 다른 클라우드 플랫폼도 지원할 예정이다.

더불어 사용자에게 엔비디아 가속 인프라의 실습 랩 카탈로그에 대한 단기 액세스를 제공하는 무료 프로그램인 엔비디아 런치패드(LaunchPad)에서 기능을 체험할 수 있다.

LLM 훈련을 최적화하고 확장하는 업데이트에 포함된 두 가지 새로운 기술은 시퀀스 병렬화(SP)와 선택적 활성화 재계산(SAR)이다.

시퀀스 병렬화(SP)는 이전에 병렬화 되지 않은 변환기 레이어의 영역이 시퀀스 차원을 따라 독립적이라는 점을 인식해 텐서 수준 모델 병렬화를 확장한다.

시퀀스 차원을 따라 이러한 레이어를 분할함으로써 텐서 병렬 장치 전반에 걸쳐 컴퓨팅 및 가장 중요한 활성화 메모리를 분산할 수 있다. 활성화가 분산되므로 재계산 대신 역방향 MetaTrader 4 플랫폼 패스에 대해 더 많은 활성화를 저장할 수 있다.

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[데이터넷] 엔비디아(CEO 젠슨 황)는 대규모 언어 모델(LLM)의 크기와 복잡성이 지속적으로 급증함에 따라 최대 MetaTrader 4 플랫폼 30%의 훈련 속도 향상을 제공하는 네모 메가트론(NeMo Megatron) 프레임워크의 업데이트를 29일 발표했다.

이번 업데이트는 두 가지 선구적인 기술과 여러 GPU에서 LLM 훈련을 최적화하고 확장하는 하이퍼 파라미터(hyper parameter) 도구를 포함한다. 이를 통해 엔비디아 AI 플랫폼으로 모델을 훈련하고 구축할 수 있는 새로운 기능을 제공한다.

1760억개의 파라미터를 가진 세계 최대 오픈 사이언스, 오픈 액세스 다국어 언어 모델인 블룸(BLOOM)은 최근 엔비디아 AI 플랫폼에서 훈련돼 46개 언어와 13개 프로그래밍 언어로 텍스트 생성을 가능하게 했다. 또 엔비디아 AI 플랫폼은 5300억개의 파라미터를 포함하는 가장 강력한 변환기 언어 모델인 메가트론-튜링 NLG 모델(MT-NLG)을 지원한다.

LLM은 텍스트에서 학습하는 최대 수조 개의 파라미터를 포함하는 오늘날 가장 중요한 첨단 기술 중 하나다. 하지만 이를 개발하려면 심층적인 기술 전문 지식, 분산된 인프라, 전체 스택 접근 방식이 필요해 비용과 시간이 많이 든다.

그러나 실시간 콘텐츠 생성, 텍스트 요약, 고객 서비스 챗봇, 대화형 AI 인터페이스를 위한 질문과 답변을 발전시키는 데 있어 큰 이점을 갖는다.

AI 커뮤니티는 LLM을 발전시키기 위해 메가트론(Megatron)-LM, 에이펙스(Apex), 기타 GPU 가속 라이브러리를 포함하는 엔비디아 AI 플랫폼을 기반으로 하는 마이크로소프트 딥스피드(Microsoft DeepSpeed), Colossal-AI, 허깅 페이스 빅사이언스(Hugging Face BigScience), 페어스케일(Fairscale) 같은 도구의 혁신을 이어가고 있다.

엔비디아는 오늘날 엔비디아 AI 플랫폼에 대한 새로운 최적화를 통해 스택 전체에서 기존의 많은 문제점을 해결하며, AI 커뮤니티와 협력해 모든 사람이 LLM의 기능에 액세스할 수 있기를 기대하고 있다.

네모 메가트론의 최신 업데이트는 220억에서 1조 파라미터에 이르는 크기의 GPT-3 모델 훈련 속도를 30% 향상시킨다. 이는 1024개의 엔비디아 A100 GPU를 사용해 1750억개의 파라미터 모델에 대한 훈련을 24일 만에 수행하도록 한다. 즉, 결과 도출 시간을 10일 또는 GPU 컴퓨팅 시간으로 약 25만 시간 단축할 수 있다.

네모 메가트론은 빠르고 효율적이며 사용하기 쉬운 엔드 투 엔드 컨테이너형 프레임워크다. 데이터 수집, 대규모 모델 훈련, 업계 표준 벤치마크에 대한 모델 평가, 지연 시간(레이턴시)과 처리량 성능에 대한 최첨단 추론이 가능하다.

이를 통해 LLM 훈련과 추론을 다양한 GPU 클러스터 구성에서 쉽게 재현할 수 있다. 현재 얼리 액세스 고객에게 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD), 엔비디아 DGX 파운드리(Foundry), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 플랫폼을 제공한다. 또한 다른 클라우드 플랫폼에 대한 지원도 제공될 예정이다.

더불어 사용자에게 엔비디아 가속 인프라의 실습 랩 카탈로그에 대한 단기 액세스를 제공하는 무료 프로그램인 엔비디아 런치패드(LaunchPad)에서 기능을 체험할 수 있다.

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멀티미디어센터

  • 호요버스 대규모 유저행사 '원신 2022 여름축제(Gensh.
  • 엔돌핀커넥트 '어글리후드: 퍼즐 디펜스', 엘사의 여.
  • 카카오게임즈 '프린세스 커넥트! ReDive', '프린세스 .
  • 해긴 '플레이투게더', IPX 인기 캐릭터 브라운앤프렌.
  • MetaTrader 4 플랫폼
  • 시원하지 않은(?) 게임으로 무더위를 이겨내보자. .
  • KLab 주식회사 'BLEACH Brave Souls', 천년혈전편 스.
  • 밸브, 과도한 '스팀' 썸네일 광고에 제동. 9월부터 .
  • 게임위, 울산정보산업진흥원과 게임물 등급분류 교육 .
  • 넥슨, '히트2' 디렉터 코멘터리 영상 2편 공개. "유.
  • 스마일게이트 '에픽세븐', 여름 한정 서브 스토리 '기.

엔비디아, 대규모 언어 모델 AI 플랫폼 '네모 메가트론' 프레임워크 업데이트 발표

등록일 2022년07월29일 10시35분

인공지능(AI) 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 대규모 언어 모델(LLM)의 크기와 복잡성이 지속적으로 급증함에 따라 최대 30%의 훈련 속도 향상을 제공하는 네모 메가트론(NeMo Megatron) 프레임워크의 업데이트를 발표했다.

이번 업데이트는 두 가지 선구적인 기술과 여러 GPU에서 LLM 훈련을 최적화하고 확장하는 하이퍼 파라미터(hyper parameter) 도구를 포함한다. 이를 통해 엔비디아 AI 플랫폼으로 모델을 훈련하고 구축할 수 있는 새로운 기능을 제공한다.

1,760억 개의 파라미터(parameter)를 가진 세계 최대 오픈 사이언스, 오픈 액세스 다국어 언어 모델인 블룸(BLOOM)은 최근 엔비디아 AI 플랫폼에서 훈련돼 46개 언어와 13개 프로그래밍 언어로 텍스트 생성을 가능하게 했다. 또한 엔비디아 AI 플랫폼은 5,300억 개의 MetaTrader 4 플랫폼 파라미터를 포함하는 가장 강력한 변환기 언어 모델인 메가트론-튜링 NLG 모델(MT-NLG)을 지원한다.

LLM은 텍스트에서 학습하는 최대 수조 개의 파라미터를 포함하는 오늘날 가장 중요한 첨단 기술 중 하나다. 하지만 이를 개발하려면 심층적인 기술 전문 지식, 분산된 인프라, 전체 스택 접근 방식이 필요해 비용과 시간이 많이 든다.

그러나 실시간 콘텐츠 생성, 텍스트 요약, 고객 서비스 챗봇, 대화형 AI 인터페이스를 위한 질문과 답변을 발전시키는 데 있어 큰 이점을 갖는다.

AI 커뮤니티는 LLM을 발전시키기 위해 메가트론(Megatron)-LM, 에이펙스(Apex), 그리고 기타 GPU 가속 MetaTrader 4 플랫폼 라이브러리를 포함하는 엔비디아 AI 플랫폼을 기반으로 하는 마이크로소프트 딥스피드(Microsoft DeepSpeed), Colossal-AI, 허깅 페이스 빅사이언스(Hugging Face BigScience), 페어스케일(Fairscale) 같은 도구의 혁신을 이어가고 있다.

엔비디아는 오늘날 MetaTrader 4 플랫폼 엔비디아 AI 플랫폼에 대한 새로운 최적화를 통해 스택 전체에서 기존의 많은 문제점을 해결하며, AI 커뮤니티와 협력해 모든 사람이 LLM의 기능에 액세스할 수 있기를 기대하고 있다.

네모 메가트론의 최신 업데이트는 220억에서 1조 파라미터에 이르는 크기의 GPT-3 모델 훈련 속도를 30% 향상시킨다. 이는 1,024개의 엔비디아 A100 GPU를 사용해 1,750억 개의 파라미터 모델에 대한 훈련을 24일 만에 수행하도록 한다. 즉, 결과 도출 시간을 10일 또는 GPU 컴퓨팅 시간으로 약 250,000 시간 단축할 수 있다.

네모 메가트론은 빠르고 효율적이며 사용하기 쉬운 엔드 투 엔드 컨테이너형 프레임워크이다. 데이터 수집, 대규모 모델 훈련, 업계 표준 벤치마크에 대한 모델 평가, 지연 시간(레이턴시)과 처리량 성능에 대한 최첨단 추론이 가능하다.

이를 통해 LLM 훈련과 추론을 다양한 GPU 클러스터 구성에서 쉽게 재현할 수 있다. 현재 얼리 액세스 고객에게 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD), 엔비디아 DGX 파운드리(Foundry), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 플랫폼을 제공한다. 또한 다른 클라우드 플랫폼에 대한 지원도 제공될 예정이다.

더불어 사용자에게 엔비디아 가속 인프라의 실습 랩 카탈로그에 대한 단기 액세스를 제공하는 무료 프로그램인 엔비디아 런치패드(LaunchPad)MetaTrader 4 플랫폼 에서 기능을 체험할 수 있다.

LLM 훈련 속도를 높이는 두 가지 새로운 기술

LLM 훈련을 최적화하고 확장하는 업데이트에 포함된 두 가지 새로운 기술은 시퀀스 병렬화(SP)와 선택적 활성화 재계산(SAR)이다.

시퀀스 병렬화(SP)는 이전에 병렬화 되지 않은 변환기 레이어의 영역이 시퀀스 차원을 따라 독립적이라는 점을 인식해 텐서 수준 모델 병렬화를 확장한다.

시퀀스 차원을 따라 이러한 레이어를 분할함으로써 텐서 병렬 장치 전반에 걸쳐 컴퓨팅 및 가장 중요한 활성화 메모리를 분산할 수 있다. 활성화가 분산되므로 재계산 대신 역방향 패스에 대해 더 많은 활성화를 저장할 수 있다.

선택적 활성화 재계산은 다른 활성화가 재계산하는 데 다른 수의 작업이 필요하다는 점을 인식한다. 이를 통해 메모리 제약으로 인해 활성화의 전부가 아닌 일부를 재계산해야 하는 경우를 개선한다.

전체 변환기 레이어를 검사하고 재계산하는 대신, 상당한 양의 메모리를 차지하지만 재계산하는 데 계산 비용이 많이 들지 않는 각 변환기 레이어의 부분만 검사하고 재계산할 수 있다.


LLM의 기능에 액세스하려면 고도로 최적화된 추론 전략도 필요하다. 사용자는 추론을 위해 훈련된 모델을 쉽게 사용하고 P-튜닝과 신속한 튜닝 기능을 사용하여 다양한 사용 사례에 최적화할 수 있다.

이러한 기능은 미세 조정에 대한 파라미터 효율적인 대안이며 LLM이 전체 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 강력한 접근 방식 없이 새로운 사용 사례에 적응할 수 있도록 한다. 이 기술에서는 원래 모델의 파라미터가 변경되지 않는다. 따라서 미세 조정 모델과 관련된 치명적인 '망각(forgetting)' 문제가 방지된다.

훈련과 추론을 위한 새로운 하이퍼 파라미터 도구

분산된 인프라에서 LLM 모델 구성을 찾는 과정에는 시간이 많이 소요된다. 네모 메가트론은 코드 변경 없이 최적의 훈련과 추론 구성을 자동으로 찾는 하이퍼 파라미터 도구를 도입한다. LLM은 처음부터 추론을 위해 수렴하도록 훈련되어 효율적인 모델 구성을 검색하는 데 시간을 낭비하지 않는다.

데이터 병렬화, 텐서 병렬화, 파이프라인 병렬화, 시퀀스 병렬화, 마이크로 배치 크기, 활성화 체크포인트 레이어 수(선택적 활성화 재계산 포함)와 같은 고유한 파라미터에 대한 경험적 그리드 검색을 사용하여 처리량이 가장 우수한 구성을 찾는다.

NGC의 컨테이너에 대한 엔비디아 테스트의 하이퍼 파라미터 도구를 사용하면 24시간 이내에 175B GPT-3 모델에 대한 최적의 훈련 구성에 도달한다(그림 5 참조). 전체 활성화 재계산을 사용하는 일반적인 구성과 비교할 때 처리 속도가 20-30% 향상됐다. 더불어 최신 기술을 사용해 파라미터가 20B 이상인 모델의 처리 속도를 추가로 10-20% 향상시킨다.

하이퍼 파라미터 도구를 사용하면 추론 중에 처리량이 가장 높거나 지연 시간이 가장 짧은 모델 구성을 찾을 수 있다. 또한 지연 시간과 처리량 제약 조건을 제공해 모델을 지원할 수 있으며, 도구는 적합한 구성을 권장한다.

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Copy Trading 사용자는 아래의 전체 설명을 위해 Trader와 Follower의 두 가지로 나뉩니다.

거래자 또는 마스터 또는 파일럿 거래는 거래 신호를 보내는 당사자입니다.

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