PyTorch での LLM 微調整の高速化

大規模言語モデルのファインチューニングは、もはや単なる計算量の問題ではなく、効率性が重要になります。このコースでは、torchtune における torch.compile と Liger Kernel の強力な統合について考察します。これらの統合は、学習の高速化、メモリ使用量の削減、そして複雑な処理なしにバッチサイズのスケーリングを実現するように設計されています。このドロップインアップグレードがモデルワークフローをどのように変革するかを、実際のベンチマークと実践的な知見に基づき検証します。パフォーマンスの最適化でも、よりスマートなパイプラインの構築でも、このコースは、次のレベルのファインチューニングに必要なツールを提供します。

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