大模型训练环境复杂 面临兼容适配等多项挑战
当前阶段，大模型的发展仍然遵循Scaling Law，不断增加的参数规模、训练数据量以及计算资源，也让大模型的部署环境变得十分复杂。大模型部署是一个系统性的问题，涉及到算力设备兼容、依赖库配置、繁琐的安装步骤等等多个方面。
在硬件方面，算力设备的多样性增加了兼容适配复杂性。在大模型训练环境中，集成了多种类型和规格的算力设备，如不同型号的GPU、高速互连网络、高性能分布式存储等。这些设备在硬件架构、指令集和接口标准上存在差异，导致与操作系统、应用软件以及其他硬件设备的兼容适配变得极为复杂，同时驱动和应用软件选型不当将影响算力输出效率。

在软件方面，依赖库及配置的庞杂性对训练环境的鲁棒性构成威胁。大模型训练依赖大量的软件库、框架和配置参数，这些依赖项之间存在着复杂的依赖关系和严格的版本兼容性要求。一旦某个依赖项出现问题，如版本不匹配、配置错误或缺失，都可能导致训练环境崩溃或性能急剧下降。
在部署方面，大模型训练环境搭建流程比较繁琐。算力支持层面，在确定GPU、网卡等硬件设备基础上，需要安装操作系统、下载硬件驱动并对驱动进行编译；应用软件方面，下载安装CUDA、Cudnn、DCGM等AI软件栈，以及相关管理和监控软件。最后，还要运行相关Benchmark对系统进行性能摸底。