Linux中OpenELM的性能调优方法

以下是Linux中OpenELM的性能调优方法：

• 模型架构优化
• 采用逐层扩展策略，合理调整每层注意力头数和前馈网络维度，优化参数分配。
• 用Apex的RMSNorm替换简单RMSNorm实现，减少内核启动次数，提升推理吞吐量。
• 训练与微调优化
• 预训练使用大规模公开数据集（如RefinedWeb等），提升模型泛化能力。
• 指令调优使用清理后的UltraFeedback数据集，提高模型对指令的理解能力。
• 参数高效微调可选用LoRA、DoRA等方法，在常识推理等任务上优化性能。
• 系统环境优化
• 选择合适的Linux服务器硬件，如高性能CPU、SSD存储、高速网络等。
• 调整内核参数，如优化文件系统缓冲区大小、TCP协议栈参数等。