over 5% of the Llama 3 pretraining dataset consists of high-quality non-English data that covers...
args=args, train_dataset=sft_dataset, peft_config=peft_config, max_seq_length=512,...
%%writefile llama_3_70b_fsdp_qlora.yaml # script parameters model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "...
镜像选择:本方案在镜像URL中输入dsw-registry-vpc.REGION.cr.aliyuncs.com/pai-training-algorithm/llm_deepspeed_peft:v0.0.3,其中,REGION需要替换为DSW实例所属地域对应的代号,例如cn-hangzhou、cn-shanghai等,更多地域和REGION对应关系请参见下表。 使用Llama3大模型前请阅读Meta官方许可证。 说明 如果无法访问,您...
镜像:在镜像地址页签,配置镜像为dsw-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/pai/pytorch-training:23.12-gpu-py310-cu123-ubuntu22.04-megatron-patch-llm。 如果使用RAM用户完成以下相关操作,需要为RAM用户授予DSW、DLC或EAS的操作权限。具体操作,请参见云产品依赖与授权:DSW、云产品依赖与授权:DLC或云产品依赖与...
# Lora 秩 lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理 lora_dropout=0.1# Dropout 比例)args = TrainingArguments( output_dir="./output/llama3", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=4, logging_steps=10, num_train_epochs=3, save_steps...
训练数据(Training data) Llama 2 使用了 2 万亿 tokens 进行训练,而 Llama 3 增至 15 万亿,包括更多关注于数据质量、编码 token 增加 4 倍,以及 30 种语言中 5% 的非英语 token(尽管这个比例较低,但模型主要以英语为主,超过 0% 已经是进步)。
train_dataset=data_set['train'], eval_dataset=data_set['test'], processing_class=tokenizer, args=training_arguments ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. ...
(model=model,train_dataset=dataset,dataset_text_field="text",max_seq_length=2048,tokenizer=tokenizer,args=TrainingArguments(per_device_train_batch_size=2,gradient_accumulation_steps=4,warmup_steps=10,max_steps=60,fp16=notis_bfloat16_supported(),bf16=is_bfloat16_supported(),logging_steps=1,...
3. 数据集 默认数据集togethercomputer/RedPajama-Data-1T-Sample 将在首次运行时自动下载，也可通过 -d 或 --dataset 指定自定义数据集。4. 运行命令 已提供 7B 和 65B 的测速脚本，仅需根据实际硬件环境设置所用多节点的 host name 即可运行性能测试。cd benchmark_65B/gemini_autobash batch12_seq2048_...