在 NVIDIA DGX Cloud 上使用 H100 GPU 轻松训练模型

近期，我们正式宣布推出 DGX 云端训练 (Train on DGX Cloud) 服务，这是 Hugging Face Hub 上针对企业 Hub 组织的全新服务。

通过在 DGX 云端训练，你可以轻松借助 NVIDIA DGX Cloud 的高速计算基础设施来使用开放的模型。这项服务旨在让企业 Hub 的用户能够通过几次点击，就在Hugging Face Hub中轻松访问最新的 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，并微调如 Llama、Mistral 和 Stable Diffusion 这样的流行生成式 AI (Generative AI) 模型。

• Hugging Face Hubhttps://hf.co/models

GPU 不再是稀缺资源

这一新体验基于我们去年宣布的战略合作，旨在简化 NVIDIA 加速计算平台上开放生成式 AI 模型的训练和部署。开发者和机构面临的主要挑战之一是 GPU 资源稀缺，以及编写、测试和调试 AI 模型训练脚本的工作繁琐。在 DGX 云上训练为这些挑战提供了简便的解决方案，提供了对 NVIDIA GPUs 的即时访问，从 NVIDIA DGX Cloud 上的 H100 开始。此外，该服务还提供了一个简洁的无代码训练任务创建体验，由 Hugging Face AutoTrain 和 Hugging Face Spaces 驱动。

• 战略合作https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-hugging-face-to-connect-millions-of-developers-to-generative-ai-supercomputing

通过企业版的 HF Hub，组织能够为其团队提供强大 NVIDIA GPU 的即时访问权限，只需按照训练任务所用的计算实例分钟数付费。

• 企业版的 HF Hubhttps://hf.co/enterprise

在 DGX Cloud 上训练是目前训练生成式 AI 模型最简单、最快速、最便捷的方式，它结合了强大 GPU 的即时访问、按需付费和无代码训练，这对全球的数据科学家来说将是一次变革性的进步！

—— Abhishek Thakur, Hugging Face AutoTrain 团队创始人

今天发布的 Hugging Face Autotrain，得益于 DGX Cloud 的支持，标志着简化 AI 模型训练过程向前迈出了重要一步，通过将 NVIDIA 的云端 AI 超级计算机与 Hugging Face 的友好界面结合起来，我们正在帮助各个组织加速他们的 AI 创新步伐。

—— Alexis Bjorlin, NVIDIA DGX 云副总裁

操作指南

在 NVIDIA DGX Cloud 上训练 Hugging Face 模型变得非常简单。以下是针对如何微调 Mistral 7B 的分步教程。

注意：你需要访问一个拥有企业版的 HF Hub 订阅的组织账户，才能使用在 DGX Cloud 上训练的服务

你可以在支持的生成式 AI 模型的模型页面上找到在 DGX Cloud 上训练的选项。目前，它支持以下模型架构：Llama、Falcon、Mistral、Mixtral、T5、Gemma、Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL。

点击“训练 (Train)”菜单，并选择“NVIDIA DGX Cloud”选项，这将打开一个页面，让你可以选择你的企业组织。

接下来，点击“Create new Space”。当你首次使用在 DGX Cloud 上训练时，系统将在你的组织内创建一个新的 Hugging Face 空间，使你可以利用 AutoTrain 创建将在 NVIDIA DGX 云上执行的训练任务。当你日后需要创建更多训练任务时，系统将自动将你重定向到已存在的 AutoTrain Space 应用。

进入 AutoTrain Space 应用后，你可以通过配置硬件、基础模型、任务和训练参数来设置你的训练任务。

在硬件选择方面，你可以选择 NVIDIA H100 GPUs，提供 1x、2x、4x 和 8x 实例，或即将推出的 L40S GPUs。训练数据集需要直接上传至“上传训练文件”区域，目前支持 CSV 和 JSON 文件格式。请确保根据以下示例正确设置列映射。对于训练参数，你可以直接在右侧的 JSON 配置中进行编辑，例如，将训练周期数从 3 调整为 2。

一切设置完成后，点击“开始训练”即可启动你的训练任务。AutoTrain 将验证你的数据集，并请求你确认开始训练。

你可以通过查看这个 Space 应用的“Logs 日志”来查看训练进度。

训练完成后，你微调后的模型将上传到 Hugging Face Hub 上你所选择的命名空间内的一个新的私有仓库中。

从今天起，所有企业 Hub 组织都可以使用在 DGX Cloud 上训练的服务了！欢迎尝试并分享你的反馈！

在 DGX Cloud 上训练的定价

使用在 DGX Cloud 上训练服务，将根据你训练任务期间使用的 GPU 实例分钟数来计费。当前的训练作业价格为：H100 实例每 GPU 小时 8.25 美元，L40S 实例每 GPU 小时 2.75 美元。作业完成后，费用将累加到你企业 Hub 组织当前的月度账单中。你可以随时查看企业 Hub 组织的计费设置中的当前和历史使用情况。

例如，微调 1500 个样本的 Mistral 7B 在一台 NVIDIA L40S 上大约需要 10 分钟，成本约为 0.45 美元。

我们的旅程刚刚开始

我们很高兴能与 NVIDIA 合作，推动加速机器学习在开放科学、开源和云服务领域的普惠化。

通过BigCode项目的合作，我们训练了StarCoder 2 15B，这是一个基于超过 600 种编程语言训练的全开放、最先进的代码大语言模型 (LLM) 。

• BigCodehttps://hf.co/bigcode

• StarCoder 2 15Bhttps://hf.co/bigcode/starcoder2-15b

我们在开源方面的合作推动了新的optimum-nvidia 库的开发，加速了最新 NVIDIA GPUs 上大语言模型的推理，已经达到了 Llama 2 每秒 1200 Tokens 的推理速度。

• optimum-nvidia 库https://github.com/huggingface/optimum-nvidia

我们在云服务方面的合作促成了今天的在 DGX Cloud 上训练服务。我们还在与 NVIDIA 合作优化推理过程，并使加速计算对 Hugging Face 社区更容易受益。此外，Hugging Face 上一些最受欢迎的开放模型将出现在今天 GTC 上宣布的NVIDIA NIM 微服务上。

• NVIDIA NIM 微服务https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/nvidia-nim-offers-optimized-inference-microservices-for-deploying-ai-models-at-scale/

本周参加 GTC 的朋友们，请不要错过周三 3/20 下午 3 点 PT 的会议S63149，Jeff将带你深入了解在 DGX Cloud 上训练等更多内容。另外，不要错过下一期 Hugging Cast，在那里我们将现场演示在 DGX Cloud 上训练，并且你可以直接向Abhishek和Rafael提问，时间是周四 3/21 上午 9 点 PT / 中午 12 点 ET / 17h CET -请在此注册。

• S63149https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/?tab.allsessions=1700692987788001F1cG&search=S63149#/session/1704937870817001eXsB

• Jeffhttps://hf.co/jeffboudier

• Abhishekhttps://hf.co/abhishek

• Rafaelhttps://hf.co/rafaelpierrehf

• 请在此注册https://streamyard.com/watch/YfEj26jJJg2w