Global batch size的影响。 当我们固定micro batch size,考虑增加Global batch size B,b^{'}增大,进而流水线气泡占比减小,而数据并行中需要的梯度all-reduce时间没有变化,但是因为micro batch数量变多,因此all-reduce通信占比变低 因此,增大Global batch size B也可以增加吞吐 如下图所示,使用标准的1F1B,一个pi...
我们在A800机型80G显存,两机16卡下采用的微调参数如下,具体操作方法可参考我们提供的Mixtral-8x7B稀疏大模型最佳实践。 micro batch size: 1 global batch size: 128 lr: 1e-5 min_lr: 1e-6 seqlen:2048 padlen:2048 tp:4 pp:1 ep:4 train_iter:2500 *仅做技术参考和探讨 在评测时,我们使用如下的pro...
我们在A800机型80G显存,两机16卡下采用的微调参数如下,具体操作方法可参考我们提供的Mixtral-8x7B稀疏大模型最佳实践。 micro batch size: 1 global batch size: 128 lr: 1e-5 min_lr: 1e-6 seqlen:2048 padlen:2048 tp:4 pp:1 ep:4 train_iter:2500 *仅做技术参考和探讨 在评测时,我们使用如下的pro...
batch size的配置 micro-batch-size:每个计算卡一次前反向的batch size(优化的流水线并行下一个step会有多个前反向计算) global-batch-size:集群分布式训练一个step的batch size (data parallel size)∗(micro batch size)global batch size需要是pipeline parallel size的整数倍 ...
MODEL_SIZE=$2 # 模型结构参数量级: 8B, 70B BATCH_SIZE=$3 # 一次迭代一个数据并行内的样本数 GLOBAL_BATCH_SIZE=$4 # 一次迭代多个数据并行的总样本数 LR=$5 # 学习率 MIN_LR=$6 # 最小学习率 SEQ_LEN=$7 # 序列长度 PAD_LEN=$8 # Padding长度 ...
MODEL_SIZE=$4 # 模型结构参数量级:7B, 13B BATCH_SIZE=$5 # 每卡训练一次迭代样本数: 4, 8 GLOBAL_BATCH_SIZE=$6 # 全局batch size LR=$7 # 学习率: 1e-5, 5e-5 MIN_LR=$8 # 最小学习率: 1e-6, 5e-6 SEQ_LEN=$9 # 序列长度 ...
MODEL_SIZE=$4 # 模型结构参数量级:7B, 13B BATCH_SIZE=$5 # 每卡训练一次迭代样本数: 4, 8 GLOBAL_BATCH_SIZE=$6 # 全局batch size LR=$7 # 学习率: 1e-5, 5e-5 MIN_LR=$8 # 最小学习率: 1e-6, 5e-6 SEQ_LEN=$9 # 序列长度 ...
micro batch size: 1 global batch size: 128 lr: 1e-5 min_lr: 1e-6 seqlen:2048 padlen:2048 tp:4 pp:1 ep:4 train_iter:2500 *仅做技术参考和探讨 在评测时,我们使用如下的prompt来生成代码: f"[INST] Create a Python script for this problem:{question} [/INST]" ...
--micro-batch-size 4 \ --global-batch-size 32 \ --seq-length 512 \ --max-position-embeddings 512 \ --train-iters 1000000 \ --save $CHECKPOINT_PATH \ --load $CHECKPOINT_PATH \ --data-path $DATA_PATH \ --vocab-file bert-vocab.txt \ ...
在继续预训练阶段,设定 global_size = 256,LR=5e-5,seq_len=2048,TP=4。在 18 小时达到 2,000 个训练步骤后,loss 亦表现出正常的收敛行为。 图片来源于 GTC 2024 大会 China AI Day 线上专场的演讲 《基于 NVIDIAMegatron-Core 的 MoE LLM 实现和训练优化》 ...