非常流行，其中的4D并行计算技术已成为大模型训练的标准范式之一。而Megatron Core则是NVIDIA从Megatron-LM...
Megatron-LM1是由 NVIDIA 推出的一个用于训练大型语言模型的分布式训练框架，它支持在多节点、多 GPU 环...
Ascend/Megatron-LM在megatron_npu_adaptor根目录执行脚本,对数据集和VOCAB词表进行处理报错。 https://gitee.com/ascend/Megatron-LM: 通过pip3 install importlib_metadata后,手动import没有问题,但执行数据处理脚本仍然报上面的错误。深度手动执行shell脚本中调用的python脚本,报错如下: transformer_engine要怎么安装呢?
下文主要记录一下megatron和deepspeed流水线切分方式,流水线切分主要围绕两个方面,分别是流水线如何调度,模型如何划分不同部分。 megatron-lmforward_backward_no_pipelining只有一个stage,会先异步执行num_mi…
按照Megatron的说明(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM#collecting-gpt-webtext-data)下载webtext数据,并在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data( 在最新版本的DeepSpeedExamples中可以放置在 /home/zhangxiaoyu/DeepSpeedExamples/training/megatron )下放置一个符号链接。 运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 对于单块GPU...
MM-SP也很高效,在纯文本设置中比环形序列并行快2.1倍-5.7倍,比威震天LM快1.1倍-1.4倍。此外,它与拥抱脸Transformers无缝集成。对于模型训练,我们提出了一个五阶段流水线,包括对齐、预训练、上下文扩展和长短联合监督微调。关于数据集,我们精心构建了大规模的视觉语言预训练数据集和长视频教学后续数据集,以支持我们的...
按照Megatron 的说明(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM#collecting-gpt-webtext-data)下载 webtext 数据,并在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data( 在最新版本的 DeepSpeedExamples 中可以放置在/home/zhangxiaoyu/DeepSpeedExamples/training/megatron) 下放置一个符号链接。
模型并行训练实现的核心代码在megatron/core/目录下,按README.md介绍来说,Megatron Core是一个专门针对transformer类模型、效率高、可扩展的计算库。 megatron/core ├── README.md ├── __init__.py ├── enums.py ├── package_info.py
Megatron-LM 在分布式训练中,Megatron-LM结合了Tensor Parallelism (TP)和Data Parallelism(DP)以优化大规模模型的计算和数据管理。本文通过结合简单的伪代码实现和例子来说明如何实现模型的TP + DP。 张量并行TP Megatron-LM 的 TP(Tensor Parallelism)简单实现(伪代码) ...
ring-flash-attention是ring attention最流行的开源实现之一。Megatron-LM虽然也实现了类似的负载均衡ring attention,但是zilin的代码更简洁和模块化,很容易集成到自己项目,所以广受喜爱。我做混合序列并行USP(feifeibear/long-context-attention)就是直接clone