使用Colossal-AI云平台,无需繁琐的环境配置或深入研究复杂的加速方法——您只需点击几下即可实现模型训练显著的加速。最快短短3天内,您就可以拥有自己经过精调的大型模型。除此之外,您的所有数据都将保持私有,Colossal-AI云平台采用了强大的加密措施来保护您的信息。 Colossal-AI云平台致力于降低模型训练成本,并最大...
安装colossalai 验证安装是否成功 基本使用 config.py 全局配置 colossalai.launch 启动 colossalai.initialize 初始化(模型封装) engine封装 前言(废话) 我们都知道,存在若干种方法可以加速我们在训练深度学习模型时的速度,锦恢大致知道如下几种(具体): mlkdnn加速 cuda加速 JIT加速 分布式训练 这些都是成效显著的加速...
1.在终端或命令提示符中输入命令pip install colossalai,以安装ColossalAI的Python库。 2.确保您的Python版本在或更高版本。 3.安装完成后,您可以使用import colossalai导入ColossalAI库。 基本使用方法 使用ColossalAI生成创作内容非常简单。以下是基本使用方法的步骤: 4.创建一个ColossalAI对象:model = () 5.调用...
安装Colossal-AI只需一行命令，但编译过程较慢。在安装前，建议额外安装tensorboard以避免版本冲突。验证安装成功，可以通过官方提供的CIFAR-10数据集示例进行。使用Colossal-AI训练的步骤包括全局配置（如config.py），通过colossalai.launch启动并设置分布式训练参数，以及初始化模型封装（engine）。它简化了训练...
Colossal-AI适用于复杂模型的分布式训练，如BERT、GPT和ViT等。为了解决在GPU上体验Pathways Language Model（PaLM）模型的挑战，工程师们利用Colossal-AI实现了PaLM的并行策略，使其能够在多GPU集群上运行。PaLM在设计上与传统Transformer结构有所创新，引入了SwiGLU激活函数、并行Transformer层、Multi-Query注意...
ColossalAI/colossalai/amp/naive_amp/naive_amp.py Lines 42 to 43 in8897b8f defclip_grad_norm(self,model:nn.Module,max_norm:float): pass You must be logged in to vote 👀 Answered by1SAAJan 3, 2023 @yhcc 直接使用NaiveAMPOptimizer的clip_grad_norm函数是不正确的行为。如果要使用grad_clippi...
我们使用PyTorch和Colossal-AI实现了谷歌最新的研究成果Pathways Language Model (PaLM),并包含了如数据并行、张量并行、ZeRO等多种技术,能够快速扩展到多GPU的大规模训练[礼物]项目地址:github dot com hpca...
Colossal-AI可通过在配置文件里加入ZeRO相关配置,实现微软提出的ZeRO方式数据并行,并与上述不同张量并行方式混合使用。 异构标题 为了支持在单节点上进行大规模AI模型训练,我们实现动态异构内存管理机制,通过捕捉一个张量的生命周期,将张量在合适的时间放置在CPU或GPU上。相比DeepSpeed的ZeRO-offload,我们的方式可以减少CPU...
我们以医疗领域为例，使用Colossal-AI平台微调LLaMA-2模型，使其具备解答医疗问题的能力。此平台亦适用于其他领域，您只需根据所需领域选择数据集和调整训练代码。模型微调基本步骤 完成LLaMA-2模型微调，主要步骤如下：1.上传数据集 选择数据集至关重要，通常需要高质量的数据集。网上有多种数据集供选择，...
1. Colossal AI: Colossal AI 是一个由OpenAI开发的工具包，旨在加速和优化大规模AI模型的训练和推理。