zero_stage:对应DeepSpeed中的zero方式,取值0,1,2,3; offload:ZeRO-Offload通过利用主机CPU上的计算和内存资源来执行优化器,从而减少此类模型的GPU计算和内存需求。如果设置了则为true,否则为false; local_rank:分布式训练时的一个变量,用于标识当前GPU设备的本地rank; gradient_checkpointing:降低深度学习模型训练过程...
分词 fast_tokenizer参数,布尔值,用于指定是否使用快速tokenizer。在某些情况下,使用快速tokenizer可加快模型训练和推理速度。快速tokenizer通常使用一些技巧来减少tokenization过程中的计算量,如使用字典或哈希表存储单词,而不是使用字符串,避免在字符串中搜索和替换子字符串的操作,从而提高tokenization速度;也可使用一些预处理...
DeepSpeed-Chat是一个基于DeepSpeed库构建的分布式AI训练框架,专门用于高效训练大规模的GPT模型。它通过优化数据加载、并行处理和通信等方面,显著提高了训练速度和资源利用率。首先,我们需要理解DeepSpeed-Chat中的基本概念。DeepSpeed-Chat主要包括以下几个部分:数据加载器(DataLoader)、分布式训练器(DistributedTrainer)和优化...
DeepSpeed-Chat-07-step1_源码解读_创建 tokenizer 和 model 1642 -- 10:21 App DeepSpeed Chat 05 Step 1 源代码解读之参数配置 659 -- 5:59 App Chat-38-step2-源码解读-forward算法-第3节 734 1 13:53 App DeepSpeed-Chat-13-step1_源码解读_创建数据集-第5节 5393 -- 15:05 App DeepSpeed...
简介:本文将深入解读DeepSpeed-Chat源码中RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)微调阶段的核心技术,探究如何利用人类反馈来优化GPT模型的性能。我们将通过源码分析,展示如何设置RLHF训练环境、如何整合人类反馈数据,以及如何利用这些数据进行模型的微调。通过本文,读者将能够了解RLHF在GPT模型优化中的实际应用,并...
本文将深入探讨DeepSpeed-Chat框架中RLHF Finetuning的源码实现,帮助读者更好地理解这一技术。 一、RLHF Finetuning背景 RLHF微调是一种结合了强化学习和微调的方法,它通过在预训练模型的基础上,使用强化学习的方法进行微调,使模型能够更好地适应新的任务。这种方法的核心思想是利用强化学习的策略优化能力,对预训练...
欢迎参与DeepSpeed开源课程学习!这个系列课程将深入解析最新的DeepSpeed使用方法、实战案例、源码讲解,并探索LLM的旅程,帮助你理解并掌握LLM和DeepSpeed。无论你是研究人员、开发者,还是对AI技术感兴趣的学习者,都能从中受益。相关课程资料请在我的公众号:唐国梁Tommy 菜单栏“资料获取”页面自助获取。
最后使用训练后的模型做serving展示了一下对话效果并简要分析了一下chatbot的推理代码。后续,我会尝试深入到DeepSpeed Chat的三个训练阶段分别进行源码解读和理解,也许也会尝试一下其它的模型或者修改数据集来获得更好的chatbot效果。 0x0. 🐕 前言🐕 之前翻译了几篇DeepSpeed的教程,也使用Megatron-DeepSpeed走通了...
`CHAT 70是一种个人扬声器电话,可与 PC 和笔记本电脑连接,用于配合 Microsoft Office Communicator 2007 进行清晰的免提音频通信。借助 2011-03-12 00:31:08 封装级微调与其它失调校正法的比较 。该方法与晶圆微调法相似,通过调整输入级上的电阻器来校正失调电压。但是在这种应用实例中,调整工作是在器件最终封装后...
整体流程步骤一：无监督微调训练 a) 初始化分词器，tokenizer=load_hf_tokenizer;b) 创建模型，model=create_hf_model(AutoModelForCausalLM模型)；c) 准备数据集，train_dataset/eval_dataset=create_prompt_dataset；d) 采样，训练集采用随机采样器，评估数据集采用顺序采样器；e) 数据集加载器，train...