Cerebras Model Zoo：在硅片规模集群上训练深度学习模型
深入Cerebras Model Zoo的功能、支持模型及其在高性能计算中的应用
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描述
Cerebras Model Zoo是一个为Cerebras硬件优化的深度学习模型库，提供多种模型支持，适合在Cerebras的硅片规模集群上进行高效的模型训练和推理。
介绍
Cerebras Model Zoo是一个专为Cerebras硬件设计的深度学习模型库，该库中的模型展示了针对Cerebras硬件的最佳实践编程方法，使用户能够充分利用这一强大的计算引擎。
使用Cerebras系统
要开始在Cerebras系统上运行模型，用户需要参考开发者文档和本指南。Cerebras提供多种方式让不同用户群体（学术界、商业和其他用户）接触和测试Cerebras硬件，例如CS-2系统。
安装和支持的框架
Cerebras Model Zoo支持在CSX系统上的安装，并且目前支持的模型都是基于PyTorch开发的。这为使用PyTorch的开发者提供了便利，使他们能够在Cerebras的硅片规模集群上编译、验证和训练神经网络。
模型库内容
Cerebras Model Zoo包含多种模型，适用于不同的深度学习任务，包括：
- BERT及其微调应用：分类、命名实体识别、总结
- GPT系列及其微调应用：GPT-2、GPT-3、GPT-J、GPT-NeoX以及针对总结任务的微调
- 其他模型：RoBERTa、T5、Transformer、MNIST（全连接）、Falcon等
这些模型不仅训练速度快，而且在性能上也显示出显著的提升。特别是对于需要处理大规模数据集的复杂模型，如BERT和GPT系列，Cerebras的硅片规模集群提供了前所未有的计算能力。
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修改时间：2024年4月26日
收录时间：2024年4月26日
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