本文详细介绍了使用 AMD 的 ROCm 平台，特别是在 MI300X 硬件上微调大型语言模型的实用工作流。文章重点介绍了如何通过利用 ROCm、QLoRA 技术和检查点训练来克服 NVIDIA CUDA 的主导地位。该过程旨在利用 MI300X 上可用的 192GB 大量 VRAM 来实现高效的模型定制。 AI
影响 支持在非 NVIDIA 硬件上进行 LLM 微调，可能降低研究人员和开发者的成本并提高可及性。
排序理由 本文描述了一个在特定硬件上微调 LLM 的技术工作流和方法，类似于一篇实践研究论文或指南。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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