1. 引入

训练一个大模型，到底需要投入多少块GPU，需要多少数据，训练多长时间能达到一个不错的效果？
本文引用靠谱的数据，来回答这些问题。

2. 全流程训练

大模型的训练，简单来说，分为Pretraining和Finetuning（微调），Pretraining需要非常多的数据和算力，Finetuning相对来说对算力的要求比较低。

3. OpenAI的训练

根据参考1，OpenAI的科学家Andrej Karpathy讲解（他们训练ChatGPT的配置），在Pretraining的步骤，需要10TB的数据，6000个GPU，训练12天。

4. LLaMA-7B

参考2中给了一个结论：

• Keep in mind that the original LLaMA training for the 7B model required 83k A100 80GB hours, so you’ll need access to a cluster.

所以，LLaMA在训练7B的模型时，需要83K的A100（80GB显存）。也就是说，如果你有83块A100(80G)，需要训练1000小时（42天），才能训练一个7B的模型。

5. qwen不同大小模型的训练、推理配置

（1）qwen微调配置：https://github.com/QwenLM/Qwen?tab=readme-ov-file#profiling-of-memory-and-speed

（2）qwen推理配置：https://github.com/QwenLM/Qwen?tab=readme-ov-file#inference-performance

参考

1. https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g （19分钟开始）
2. https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/train_redpajama.md