GPU算力平台|在GPU算力平台部署百川大模型(Baichuan2)的应用教程

一、GPU算力服务平台

云端GPU算力平台：高性能计算的卓越选择

云端GPU算力平台专为GPU加速计算设计，是一个高性能计算中心，广泛应用于软件和信息技术服务领域。该平台提供强大且灵活扩展的GPU资源，适用于机器学习、人工智能以及视觉特效渲染等高计算需求的应用场景。以下是其核心优势：
精准资源调配： 平台具备高度定制化的资源分配能力，能够根据具体的工作负载需求精确调配计算资源。无论是最新的NVIDIA RTX 4090、RTX 3090，还是高性能的A100和A800 GPU，平台均能应对各种复杂场景下的计算需求。
Kubernetes架构优化： 基于Kubernetes架构构建，平台针对大规模GPU加速任务进行了深度优化，支持用户根据项目需求灵活调整计算资源，确保高效利用和快速响应。
经济高效的计费模式： 采用按需付费模式，用户只需支付实际使用的资源费用，有效控制运营成本，避免资源浪费，特别适合计算需求波动较大的项目。
全面的安全保障： 平台具备完善的安全机制，确保数据安全与隐私保护。通过先进的资源管理和调度技术，保障服务的稳定性和可靠性，让用户无后顾之忧。

二、平台账号注册流程

在开始使用蓝耘GPU算力平台之前，您需要完成账号注册。以下是详细的注册流程，帮助您顺利开启高效的计算之旅：
首先，打开浏览器并访问蓝耘GPU算力平台的官方网站。以下是注册页面：

完成账号注册之后，就可以很好的使用GPU高效计算了。

百川大模型(Baichuan2)的部署步骤

百川大模型(Baichuan2)介绍

百川大模型（Baichuan2）在模型架构设计上独具匠心，展现出卓越的商业价值与技术实力。在数据处理环节，构建大规模聚类和去重系统，从多源收集数据，经严格筛选与处理，保障数据全面性与代表性，为模型训练筑牢坚实基础。分词器作为关键组件，词汇表从Baichuan1的64,000扩展到125,696，采用SentencePiece字节对编码（BPE），优化参数设置，兼顾高效推理与词嵌入充分训练。核心架构基于Transformer，并在此基础上进行优化。激活函数选用SwiGLU，隐层尺寸合理调整；注意力层采用xFormers2实现内存高效注意力，结合ALiBi位置编码；应用层归一化（LayerNormalization）和RMSNorm（均方根归一化）提升模型稳定性与效率；选用AdamW优化器及合理学习率策略，混合精度训练提高训练速度同时控制精度问题；对输出嵌入（NormHead）归一化稳定训练动态。这些精心设计与优化，使Baichuan2在多语言任务、特定领域表现及通用能力上均展现出强大竞争力，能够为企业与开发者提供优质高效的语言模型解决方案，助力各行业智能化发展。

Baichuan2部署的步骤

百川大模型(Baichuan2)部署的步骤如下：
1.首先，进入页面控制台->应用启动器->应用详情，看到部署按钮

2.我们选择GPU,点击一键部署

3.等待部署完成后，就可以看到以下页面，具体的操作如下：
1）在首页，点击baichuan-2-chat。

2）在弹出页面中，点击下面的Launch按钮（小火箭）。需要等几分钟，加载完成模型。

3）进入到Running Model页面，会显示加载成功的baichuan-2-chat，在右侧点击启动web页面。

4）然后我们启动的web页面，现在就可以和Baichuan2大模型进行对话了：

详细更多内容可以登录：
https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131