21世纪经济报道记者白杨 北京报道

随着大模子时期到来 ，腾讯吐露模子参数呈指数级削减 ，最新已经抵达万亿级别。大模与此同时  ，磨炼大模子也逐渐从反对于繁多模态 、措施繁多使命睁开为反对于多种模态下的可节多种使命 。

在这种趋向下，约算大模子磨炼所需算力重大 ，力老远超单个芯片的腾讯吐露处置速率 ，而多卡扩散式磨炼通讯斲丧重大。最新若何后退硬件资源运用率
，大模成为影响国产大模子技术睁开以及适用性的磨炼紧张条件。

在此布景下
，措施腾讯于11月23日宣告，可节腾讯混元大模子眼前的约算自研机械学习框架Angel再次降级 ，可将大模子磨炼功能提升至主流开源框架的2.6倍，千亿级大模子磨炼可节约50%算力老本
。

Angel能耐提升眼前，是基于磨炼框架以及推理框架的迭代 。据悉，面向大模子磨炼 ，腾讯自研了机械学习磨炼框架AngelPTM，可针对于预磨炼 、模子精调以及强化学习等全流程妨碍减速以及优化 ，可能以更少的资源以及更快的速率磨炼更大的模子。

而为了处置推理老本的不断回升，腾讯自研的大模子推理框架AngelHCF经由扩展并行能耐、接管多种Attention优化策略等方式对于功能妨碍了提升。同时，框架还适配了多种缩短算法，之后退吞吐能耐 ，从而实现更快的推理功能以及更低的老本 。

实测数据展现
，相较于业界主流框架
，AngelHCF的推理速率后退了1.3倍 。在腾讯混元大模子文生图的运用中，推理耗时从原有的10秒延迟至3-4秒 。

此外
，降级后的Angel还提供了从模子研发到运用落地的一站式平台 ，搜罗数据处置
、精调、模子评估、一键部署以及揭示词调下等效率，让大模子的“开箱即用”成为可能。

据介绍，在运用开拓层面，腾讯外部已经有逾越300项营业以及运用途景接入腾讯混元大模子内测，比照上个月数目翻了一倍 。

（作者：白杨 编纂 ：骆一帆）

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