这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。DeepSpeed ZeRO 链接:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外，我们还跑了一系列实验，这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在 结果和实验 部分找到详细信息。# install git lfs...
我们根据Fine Tune FLAN-T5准备了一个run_seq2seq_deepspeed.py训练脚本,它支持我们配置 deepspeed 和其他超参数,包括google/flan-t5-xxl的模型 ID。 我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 ...
在所有的编码器块之后,将final_layer_norm*的输出转为float16,准备用于解码器,而解码器都是float16 *T5的LayerNorm的实现方式使得其实际上是自动发生的 下面的图表用以下颜色编码来表示数据的精确度: T5编码器由一连串的块组成,每个块包含一个自注意力层和一个前馈层: 其中的每一层都有相同的基本结构,唯一不同...
使用 DeepSpeed 和 HuggingFace Transformers 对 FLAN-T5 XL/XXL 进行微调 《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文中发布的 FLAN-T5 是 T5 的增强版本，它已经在多种任务中进行了微调。相同参数数量下，FLAN-T5 的表现比 T5 提高了两位数。Google 已经在 Hugging Face 上开源了 5 个版本，参数范围...
我们根据Fine Tune FLAN-T5准备了一个run_seq2seq_deepspeed.py训练脚本,它支持我们配置 deepspeed 和其他超参数,包括google/flan-t5-xxl的模型 ID。 我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 ...
这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在结果和实验部分找到详细信息。 # install git lfs for pushing artifacts ...
这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 DeepSpeed ZeRO 链接:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在 结果和实验 部分找到详细信息。
这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 DeepSpeed ZeRO 链接:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在 结果和实验 部分找到详细信息。
简介:本文将介绍如何使用 DeepSpeed 和 Hugging Face 🤗 Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL 模型。我们将通过实例展示如何配置环境、加载预训练模型、进行微调,并最终评估模型性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 一、环境配置为了进行微调,我们首先需要安装...
XL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 DeepSpeed ZeRO 链接:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外...