BLOOMZ：自我训练大模型的硬件与软件要求

使用您自己的计算机训练 Stable Diffusion 和 Bloom (175B) 等模型
在过去的几年里，深度学习领域取得了巨大的进步，其中最引人注目的或许就是大模型（如 GPT-3，Imagen，DALL-E 等）的出现及其带来的惊艳表现。这些大模型的出色表现，让我们看到了人工智能的巨大潜力，同时也引发了对计算资源和训练时间的大量需求。幸运的是，现在我们有了新的解决方案：使用您自己的计算机训练 Stable Diffusion 和 Bloom (175B) 等模型。
一、Stable Diffusion 和 Bloom (175B)
Stable Diffusion 和 Bloom (175B) 是两个著名的开源大模型，其中 Stable Diffusion 是一个 6.7B 参数的大模型，而 Bloom (175B) 则是含有 175 亿参数的更大模型。它们都是由研究人员在相对较小的计算资源（例如，几台工作站）上训练的。现在，我们也可以在自己的计算机上训练这些模型，这将极大地降低训练时间和计算资源的需求。
二、训练大模型的硬件要求
训练大模型对计算资源的需求是巨大的。例如，GPT-3 的训练就使用了多达 28 万个 CPU 内核，而 ChatGPT 的训练使用了 175 个 CPU 内核。但是，这并不意味着我们不能在自己的计算机上训练大模型。实际上，只要您的计算机满足以下要求，就可以进行训练：

1. 强大的 CPU：训练大模型需要一个强大的 CPU。这可能需要一个多核心的 CPU，以便同时处理大量的数据。
2. 大量的内存：由于训练过程中需要存储大量的数据，因此需要一个具有高内存的 CPU。
3. 高速存储：训练大模型需要快速读写大量数据，因此需要高速存储设备（如 SSD 或 NVMe 固态硬盘）。
4. GPU（可选）：虽然 CPU 可以完成大部分训练任务，但在处理大量数据时，GPU 可以加速训练过程。
   三、如何使用自己的计算机训练 Stable Diffusion 和 Bloom (175B)
   使用自己的计算机训练 Stable Diffusion 和 Bloom (175B) 需要遵循以下步骤：
5. 准备硬件：确保您的计算机满足上述硬件要求。
6. 安装软件：安装所需的软件，如 Python、PyTorch（或 TensorFlow）、torchtext（或 TensorFlow text）等。
7. 下载模型：从互联网上下载 Stable Diffusion 和/或 Bloom (175B) 的预训练模型。
8. 准备数据：准备用于微调的数据集，可以是互联网上的公共数据集，也可以是您自己的数据。
9. 开始训练：使用准备好的硬件和数据开始训练。这可能需要一些时间，具体取决于您的硬件和数据集的大小。
10. 微调模型：根据自己的需求微调模型。这可能包括修改模型的参数、增加模型的深度或广度等。
11. 应用模型：完成训练和微调后，将模型应用于实际问题。这可能包括文本生成、文本摘要、图像生成等。