trainer.save_model("codeparrot-ds") 用v100训练,大概需要2个小时,如果不随机取数据,用文中全部的数据集(8G),大概要24小时左右。当然,用全部的原始python数据集(使用大约 180 GB 的 GitHub 转储,其中包含大约 2000 万个 Python 文件,称为 codeparrot ),v100估计要大概二十多天。 所以啊,算力才是王道啊。。。
选择GPT-2作为起始点,是因为它是LLM领域的开山之作,首次以现代形式集成了LLM堆栈,并且其模型权重公开可得。项目源码位于GitHub仓库https://github.com/karpathy/llm.c,其中核心训练代码位于文件中 llm.c train_gpt2.c 内存管理与层实现 内存分配与优化:在初始化阶段一次性为所有所需内存分配一个大的1D内存块(一...
training_corpus = get_training_corpus() 然后开始训练,流程相对比较简单: from transformers import AutoTokenizer old_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") tokenizer = old_tokenizer.train_new_from_iterator(training_corpus, 52000) tokenizer.save_pretrained("gpt2-code-token") 训练大概几分钟的...
Karpathy重磅回归:用千行C代码训练GPT-2 经过近一个月的沉寂,大神Andrej Karpathy,前特斯拉 Autopilot 负责人及 OpenAI 科学家,以一个令人瞩目的新项目强势回归。他发布了一个名为“llm.c”的新项目,仅用1000行纯C语言就完成了GPT-2的训练,无需倚赖任何现成的深度学习框架。这一创举不仅打破了常规,还...
2585 -- 5:19 App [PART 1] 全过程微调 Fine Tuning GPT生成python代码,从GITHUB抓取python数据 1521 -- 11:35 App 如何微调finetune GPT3.5特定的langchain agent,如何制作数据集,微调后agent表现如何,本期略专业浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
代码路径:shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese · Hugging Face 代码说明:4.MMI模型训练与生成_哔哩哔哩_bilibili 1 文本预处理 下载语料 2 train 1 dataset 2 dataloader 3 padding 4 打印训练loss,tensorboardx 5 try的目的为 加载超过mem可以舍弃但是又不至于终止训练。
中文的GPT2训练代码,使用BERT的Tokenizer或GPT2自带的BPE Tokenizer或Sentencepiece的BPE model(感谢kangzhonghua的贡献)。可以写诗,新闻,小说,或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式或是BPE模式。支持大语料训练。 微信交流群:请见Issue第一条。
谁承想,就在其宣布回归互联网的第三天,他便带来了自己徒手编写的 1000 行 C 代码即实现 GPT-2 训练的新项目——LLM.c(https://github.com/karpathy/llm.c),惊艳众人。 这款开源项目一经发布,便迅速冲到 HN 的 Top 榜,...
作者是AINLP交流群里的杜则尧同学,提供了一份中文的GPT2训练代码,使用BERT的Tokenizer。可以写诗,新闻,小说,或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式。支持大语料训练。推荐Star,项目链接,点击阅读原文可以直达: https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese ...
从零预训练huggingface/transformers的GPT-2代码,参考https://github.com/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling_from_scratch.ipynb。