Playbook reúne práticas para treinar LLMs em larga escala
Publicado em 6 de abril de 2026, o material aborda paralelismo de dados, especialistas, tensores, pipeline e contexto em clusters de GPUs, com resultados de 4.000 experimentos de scaling usando até 512 GPUs.
Um playbook técnico sobre treinamento de LLMs em larga escala descreve cinco abordagens de paralelismo: de dados, de especialistas, de tensores, de pipeline e de contexto. O material inclui exemplos empíricos de 4.000 experimentos de scaling, com uso de até 512 GPUs.
A publicação relaciona as escolhas de paralelismo ao consumo de memória, ao overhead de pipeline e à topologia do cluster. Para conferir o escopo e os resultados, consulte o playbook original e verifique como seus experimentos sustentam cada comparação; os achados não garantem os mesmos resultados em outras configurações. Se usar IA para estudar ou aplicar o material, evite enviar dados organizacionais identificáveis e siga as políticas internas de proteção de dados.