关于使用 Oracle Interconnect for Google Cloud 部署多云分布式 AI 工作负载

培训大型语言模型 (LLM) 需要一个区域中多个云提供商的大量 GPU。此设计解决方案通过使用 Oracle Interconnect for Google Cloud 和在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用前端，引入了多云方法来按需在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Infrastructure 上运行 LLM 培训和推断。

OCI AI Cluster 为训练大型语言模型提供了一个强大的平台。这些能够生成高质量文本、翻译和代码的模型需要巨大的计算能力和大量的数据。OCI AI 集群为必要的基础设施提供高性能计算资源和优化的网络，以加速 LLM 培训。专用 AI 集群是计算资源，可用于微调定制模型或托管 OCI Generative AI 中预训练的基础模型和定制模型的端点。集群专用于您的模型，不会与其他租户中的用户共享。

关于生成式 AI 和 Google Kubernetes 引擎

此解决方案利用 Oracle Cloud 的 AI 基础设施进行 GPU 加速模型培训，同时使用熟悉的 Kubernetes 编排工具。

生成式 AI 是完全托管的 OCI 服务，它提供一组先进、可定制的 LLM，涵盖各种用例，包括聊天、文本生成、汇总和创建文本嵌入。您可以使用游乐场来试用现成可用的预训练模型，或者根据您自己的数据在专用 AI 集群上创建和托管您自己的微调定制模型。

GKE 集群由控制层和称为节点的 Worker 计算机组成。控制层和节点构成了 Kubernetes 集群编排系统。GKE Autopilot 管理集群的整个底层基础设施，包括控制层、节点和所有系统组件。如果使用 GKE 标准模式，则 GKE 管理控制层和系统组件，并管理节点。

关于此体系结构的优点

使用 OCI AI Cluster 进行 LLM 培训的主要优势包括：

可扩展性：轻松调整计算资源以满足培训需求。
性能：利用高性能网络和 GPU 加速的计算实例。
成本效益：优化资源利用率，只为使用的资源付费。
安全性：利用 Oracle 强大的安全措施来保护敏感数据。
集成：与其他 OCI 服务无缝集成，以实现数据管理和模型部署。

通过利用 OCI AI Cluster 的强大功能，组织可以开发和部署复杂的 LLM，从而推动创新和业务价值。

了解在 OCI AI 集群上训练 LLM 所涉及的步骤

在 OCI AI 集群上训练 LLM 所需的步骤包括：

设置 AI 集群环境。
准备和预处理培训数据。
选择并配置 LLM 体系结构。
实施训练管道和超参数优化。
评估模型性能并进行微调。