Um pipeline típico de treinamento atravessa quatro estágios principais, coordenados pelo orquestrador central. Os dados fluem da esquerda para a direita, sendo transformados em cada etapa até resultar em um modelo pronto para produção.
1. Curadoria de Dados
Dados brutos são coletados de diversas fontes e passam por filtragem de qualidade e deduplicação. O sistema distribui o processamento em paralelo através de múltiplas máquinas, monitorando uso de memória e progresso. Ao final, os dados curados são armazenados em formato otimizado para treinamento.
2. Treinamento do Modelo
O modelo é treinado utilizando os dados curados. O orquestrador configura automaticamente a distribuição entre GPUs, balanceando paralelismo de dados, tensores e pipeline conforme o tamanho do modelo. Checkpoints são salvos periodicamente para permitir recuperação em caso de falha.
3. Avaliação
O modelo treinado é avaliado em benchmarks padronizados que medem diferentes capacidades como raciocínio, conhecimento factual e seguimento de instruções. Métricas de qualidade são coletadas e comparadas com execuções anteriores para validar melhorias.
4. Implantação
O modelo aprovado é quantizado para reduzir consumo de memória sem perda significativa de qualidade. Em seguida é exportado para formato otimizado e disponibilizado para inferência em produção, onde atenderá requisições de usuários finais.
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