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: ...
在本教程的其余部分,我们将使用 CodeParrot 模型和数据作为示例。 我们需要对预训练数据进行预处理。首先,你需要将其转换为 json 格式,一个 json 的一行包含一个文本样本。如果你正在使用 🤗 Datasets,这里有一个关于如何做到这一点的例子 (请在 Megatron-LM 文件夹中进行这些操作): 然后使用以下命令将数据 token...
我们将通过对现有PyTorch transformer实现进行少量有针对性的修改来介绍一种高效的模型并行方法。最近,训练最大的神经语言模型已经成为提高NLP应用水平的最佳方法。然而,对于超过十亿个参数的模型,单个GPU没有足够的内存来匹配模型和训练参数,这就需要模型并行性来将参数分割到多个GPU上。我们将通过在512个gpu上使用8路模...
Megatron-LLaMA 提供了一套标准的 Megatron-LM 实现的 LLaMA,并提供了与 HuggingFace 格式自由切换的工具,方便与社区生态工具兼容。Megatron-LLaMA 重新设计了 Megatron-LM 的反向流程,使得无论在节点数较少需要开较大梯度聚合(Gradient Accumulation, GA)、或是节点数较多必须使用小 GA 的场景,都能够取得卓越的训练性...
lm_labels=lm_labels)returnoutput_tensor, partial(loss_func, loss_mask, sentence_order) 1.2.3.1 广播数据 forward_step 会调用 get_batch 获取batch 数据,其内部会从迭代器获取数据,然后使用broadcast_data函数把输入数据从 rank 0 广播到所有tensor-model-parallel 其他 ranks之上。
我们在训练GPT的时候,解压后的数据集还不能直接拿来用,我们还需要用Megatron-Deepspeed提供的tools/preprocess_data.py对text目录下数据集做预处理,最终会得到两个二进制文件,后缀分别是bin和idx。 不过tools/preprocess_data.py只能对单个的json文件做处理,而第二步中我们有几十万个json文件,这个该怎么办呢?一种处...
这种非侵入式的设计允许我们在不改变Megatron-LM核心库的前提下,建立独立的大型语言模型(LLM)训练流程,确保与Megatron-LM的更新保持兼容,从而不影响用户的最佳实践体验。 在Pai-Megatron-Patch中包含模型库、分词器、模型转化工具、强化学习功能、离线文本生成,以及多个使用示例和工具集,帮助用户快速部署大模型训练和推理...
masked_lm casual_lm seq2seq_lm pretraining 执行训练任务的名称 --save str 是 None NA 保存模型的文件夹路径 --lr float 是 None NA 学习率 --lr-decay-style str 是 linear constant linear cosine 学习率衰减方式 --weight-decay float 是
第一步是在arguments.py中使用deepspeed.add_config_arguments()将 DeepSpeed 参数添加到 Megatron-LM GPT2 模型中。 初始化和训练¶ 我们将修改pretrain.py以启用使用 DeepSpeed 进行训练。 初始化¶ 我们使用deepspeed.initialize创建model_engine、optimizer和 LRscheduler。下面是其定义: ...
在本教程的其余部分,我们将使用 CodeParrot 模型和数据作为示例。我们需要对预训练数据进行预处理。首先,你需要将其转换为 json 格式,一个 json 的一行包含一个文本样本。如果你正在使用 🤗 Datasets,这里有一个关于如何做到这一点的例子 (请在 Megatron-LM 文件夹中进行这些操作):...