训练。使用 llm.c 训练 GPT-2 非常简单，因为它是用 C/CUDA 编写的，因此不需要 minconda、Python、PyTorch 等。你只需一个 8XH100 GPU box，Karpathy 建议从 Lambda Labs 购买一个。不过 llm.c 在计算上很灵活，如果你只有 1 个 GPU，仍然可以训得 GPT-2，这时你需要等待 8 天而不是 1 天。如果你...
步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比, 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可, 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属服务器是8卡, 因此需要调整如下参数: GPUS_PER
本示例使用单机单卡的GPU实例完成GPT-2 MEDIUM模型的预训练。 创建预训练脚本文件。 执行以下命令,创建预训练脚本文件。 vim pretrain_gpt2.sh 1. 按i键,进入编辑模式,在文件中添加以下信息。 #! /bin/bash# Runs the "345M" parameter modelGPUS_PER_NODE=1# Change for multinode configMASTER_ADDR=localh...
结果将是一个具有 124M 活跃参数的 transformer，在 10 亿 Fineweb tokens 上训练了 1875 steps，实现了约 3.278 的验证损失。相比之下，默认的 llm.c PyTorch 训练器在 100 亿 tokens 上训练了 19560 steps 后，验证损失 >3.28。值得一提的是，要在更少的 GPU 上运行 Modded-NanoGPT，只需修改 run.s...
在TensorFlow代码中,使用适当的配置来指定使用GPU进行计算。可以通过设置tf.config.experimental.set_visible_devices来选择可见的GPU设备,并使用tf.config.experimental.set_memory_growth来动态分配GPU内存。 在模型训练过程中,使用适当的批量大小(batch size)来充分利用GPU的并行计算能力。较大的批量大小可以提高GPU的利用...
GPT2根据训练参数的数量,分普通,中等,大型,超大型四个模型,本文以hugging face提供的中等模型gpt2_medium为例,结合Google Colab的GPU来训练。我们需要用到Github, Google Colab, Google driver 以及 hugging face。 如果是本地跑,可以在hugging face上把模型下下来,将Colab项目的源代码少量改动就可以了,比如直接读取...
本专栏介绍了基于中文GPT2训练一个微信聊天机器人的方法,模型实现基于GPT2-chitchat和GPT2-Chinese,训练语料为两个人的对话聊天记录。微信聊天记录的划分比较复杂,因为两个人的对话在时间和内容上具有一定的连续性。我提出了一个较为简单的划分思路,并附上了相关的实现代码。我使用Colab和Kaggle的GPU进行训练,总共训练...
使用OpenWebtext训练GPT2-345M,主要准备GPT2词表和OpenWebtext数据集。 准备词表 下载词表,主要包括gpt2-vocab.json和gpt2-merges.txt两个文件: wget -c <https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-vocab.json> wget -c <https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-me...
在华为云GPU Ant8裸金属服务器中, 使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2, 分别进行单机单卡和单机多卡训练。 训练完成后给出自...