Die Wahl der Infrastruktur für verteiltes Training von großen Sprachmodellen hat großen Einfluss auf Leistung und Kosten. Netzwerk- und Speicher-Setups können Leistungsunterschiede von bis zu 6-7fach erzeugen. Der Beitrag analysiert verschiedene Konfigurationen und deren Auswirkungen auf Trainingszeit und Effizienz.
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