# 使用 ddp_bind_numa 或者 ddp_spawn_bind_numa trainer = pytorch_lightning.Trainer(strategy="ddp_spawn_bind_numa") 使用hfreduce hfreduce 是幻方 AI 自研的高性能多卡并行通信工具,其能够更高效的在多显卡之间交换梯度信息,加速模型训练。 在一般的 PyTorch 代码中,我们通过使用 hfai.nn.parallel.Distribute...
args=args) trainer = DeepSpeedPPOTrainer(engine=engine, args=args) for prompt_batch in prompt_train_dataloader: out = trainer.generate_experience(prompt_batch) actor_loss, critic_loss = trainer.train_rlhf(out) 3. 完整的 RLHF 训练流程概述 为了实现无缝的训练体验,我们遵循 InstructGPT 论文的方法...
trainer = DeepSpeedPPOTrainer(engine=engine, args=args)forprompt_batchinprompt_train_dataloader: out = trainer.generate_experience(prompt_batch) actor_loss, critic_loss = trainer.train_rlhf(out) 3. 完整的 RLHF 训练流程概述 为了实现无缝的训练体验,我们遵循 InstructGPT 论文的方法,并在 DeepSpeed-Ch...
trainer = DeepSpeedPPOTrainer(engine=engine, args=args) for prompt_batch in prompt_train_dataloader: out = trainer.generate_experience(prompt_batch) actor_loss, critic_loss = trainer.train_rlhf(out) 3. 完整的 RLHF 训练流程概述 为了实现无缝的训练体验,我们遵循 InstructGPT 论文的方法,并在 DeepSp...
然后将数据集送入Trainer开始训练. trainer = RewardTrainer( model=model, tokenizer=tokenizer, args=config, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, peft_config=get_peft_config(model_config), ) trainer.train() trainer.save_model(config.output_dir) ...
actor_loss, critic_loss = trainer.train_rlhf(out) 3. 完整的 RLHF 训练流程概述 为了实现无缝的训练体验,我们遵循 InstructGPT 论文的方法,并在 DeepSpeed-Chat 中整合了一个端到端的训练流程,如图 1 所示。 图1: DeepSpeed-Chat 的 RLHF 训练流程图示,包含了一些可选择的功能。
自实现trainer,支持单机单卡、单机多卡进行预训练、SFT微调。训练过程中支持在任意位置停止,及在任意位置继续训练。 预训练:整合为端到端的Text-to-Text预训练,非mask掩码预测预训练。 开源所有数据清洗(如规范化、基于mini_hash的文档去重等)、数据集构造、数据集加载优化等流程; tokenizer多进程词频统计,支持senten...
自实现trainer,支持单机单卡、单机多卡进行预训练、SFT微调。训练过程中支持在任意位置停止,及在任意位置继续训练。 预训练:整合为端到端的Text-to-Text预训练,非mask掩码预测预训练。 开源所有数据清洗(如规范化、基于mini_hash的文档去重等)、数据集构造、数据集加载优化等流程; ...
actor_loss, critic_loss = trainer.train_rlhf(out) 3. 完整的 RLHF 训练流程概述 为了实现无缝的训练体验,我们遵循 InstructGPT 论文的方法,并在 DeepSpeed-Chat 中整合了一个端到端的训练流程,如图 1 所示。 图1: DeepSpeed-Chat 的 RLHF 训练流程图示,包含了一些可选择的功能。
然后将所有参数放入Trianer即可进行训练(如果需要修改损失函数等细节可以重写Trainer进行修改,这样我们就可以实施我们的各种想法)。如果需要适配Lora、Qlora等的多卡训练可以参考上述项目,均对其进行了实现。 trainer = RewardTrainer( model=model, tokenizer=tokenizer, args=config, train_dataset=train_dataset, eval_...