我们需要对预训练数据进行预处理。首先，你需要将其转换为 json 格式，一个 json 的一行包含一个文本样本。如果你正在使用 🤗 Datasets，这里有一个关于如何做到这一点的例子 (请在 Megatron-LM 文件夹中进行这些操作):from datasets import load_datasettrain_data = load_dataset('codeparrot/codeparrot-clean-t...
在Megatron-LM中支持使用fp16方式训练模型。 --micro-batch-size 对于单机无法训练的模型配置: 通常将micro batch size配置为1。 对于单机可以训练的模型配置: 您可以尝试从1开始逐渐增加micro batch size的值,并查看每秒可以处理的Token数量是否继续增加,从而找到最优的micro batch size值。
Megatron-LM是由NVIDIA开源的Transformer 模型框架。 DeepSpeed是由Microsoft开源的一个深度学习优化库。 DeepSpeed团队通过将DeepSpeed库中的ZeRO分片(ZeRO sharding)数据并行(Data Parallelism)和管道并行(Pipeline Parallelism)与Megatron-LM中的张量并行(Tensor Parallelism)相结合,开发了一种基于3D并行的实现,这就是Megatron...
在安装完 Docker 之后,你可以使用以下命令运行容器 (xx.xx表示你的 Docker 版本),然后在其中克隆Megatron-LM 库: docker run --gpus all -it --rmnvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3 gitclonehttps://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件vocab.json和...
我们需要对预训练数据进行预处理。首先,你需要将其转换为 json 格式,一个 json 的一行包含一个文本样本。如果你正在使用 🤗 Datasets,这里有一个关于如何做到这一点的例子 (请在 Megatron-LM 文件夹中进行这些操作): 然后使用以下命令将数据 tokenize、shuffle 并处理成二进制格式以进行训练: ...
git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件vocab.json和合并表merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到,请参阅GPT2 库。你还可以使用transformers训练自己的分词器。你可以查看CodeParrot 项目以获取实际示例。现在,如果你想从容器外部...
如何使用 Megatron-LM 框架训练? 环境设置 设置环境的最简单方法是从 NGC 拉取附带所有所需环境的 NVIDIA PyTorch 容器。有关详细信息,请参阅 文档。如果你不想使用此容器,则需要安装最新的 pytorch、cuda、nccl 和 NVIDIA APEX 版本和 nltk 库。 在安装完 Docker 之后,你可以使用以下命令运行容器 (xx.xx 表示...
gitclonehttps://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件vocab.json和合并表merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到,请参阅 GPT2 库。你还可以使用transformers训练自己的分词器。你可以查看 CodeParrot 项目 以获取实际示例。现在,如果你想从容器外部...
gitclonehttps://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件vocab.json和合并表merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到,请参阅 GPT2 库。你还可以使用transformers训练自己的分词器。你可以查看 CodeParrot 项目 以获取实际示例。现在,如果你想从容器外部...