Databricks Blog14 octobre 2026

Réduction par 6 du temps d'entraînement de Qwen sur AI Runtime

Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais

Résumé

Le fine-tuning de Qwen peut être accéléré par 6 sur AI Runtime en installant les noyaux adaptés et en optimisant le pipeline de données, même lorsque l'utilisation de base du GPU atteint déjà 98 %. AI Runtime vous permet de diagnostiquer ces problèmes de performance à l'aide d'une trace torch standard d'un LLM.

* Cet article de blog montre comment nous accélérons le fine-tuning de Qwen par 6 en installant les noyaux corrects et en améliorant le pipeline de données. * Nous obtenons cette augmentation de performance bien que le modèle de base affiche déjà une utilisation du GPU de 98 %. * AIR vous aide à diagnostiquer les problèmes de performance grâce à une trace torch standard d'un LLM.

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Réduction par 6 du temps d'entraînement de Qwen sur AI Runtime

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