你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件 vocab.json 和合并表 merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到，请参阅 GPT2 库。你还可以使用 transformers 训练自己的分词器。你可以查看 CodeParrot 项目 以获取实际示例。现在，如果你想从容器外部复制这些数据，你可以使用以下命令:sudo ...
在开始使用Megatron-LM训练语言模型之前,首先需要安装必要的软件和库。确保你已经安装了PyTorch和Megatron-LM。你可以按照Megatron-LM的官方文档来安装。一旦准备工作完成,接下来是训练语言模型的步骤: 数据准备:首先,你需要准备用于训练的语言数据。确保数据集的格式与Megatron-LM的要求相匹配。通常,你需要将文本数据转换...
可以直接使用3和4,把项目拷贝下来,照着readme基本就能跑起来 github.com/NVIDIA/Megat github.com/microsoft/Me 核心对比 Megatron-LM 张量切片:Megatron-LM将模型参数和激活张量切片到多个GPU上。这样,每个GPU只需要存储和计算模型的一部分,从而降低了单个GPU上的内存需求。例如,如果一个全连接层有4096个神经元,可...
在Megatron-LM中支持使用fp16方式训练模型。 --micro-batch-size 对于单机无法训练的模型配置: 通常将micro batch size配置为1。 对于单机可以训练的模型配置: 您可以尝试从1开始逐渐增加micro batch size的值,并查看每秒可以处理的Token数量是否继续增加,从而找到最优的micro batch size值。
Megatron-LM 1. FP16参数指定 训练模型要使用fp16时,训练启动参数中指定--fp16, 对应megatron/arguments.py中的定义如下: group.add_argument('--fp16', action='store_true', help='Run model in fp16 mode.') 在计算lm-cross-entropy时默认是使用fp32来计算的,在开启--fp16选项的前提下可以通过指定-...
1、先看一个简单的问题,如何用多GPU来计算两个张量的乘积?(并行线性层) 假设公式为Y = XW,这里X是输入,W是权重,Y是输出;这是最简单的一个线性层。我们侧重看权重W被怎么切,因为这个是一个矩阵,其负责对张量X的最后一个维度进行“变形”。显然,我们可以: ...
我们选择使用 BF16 执行初始训练,在确认训练损失、优化器状态、梯度范数等值没有问题后,我们切换到 FP8 以加速训练过程。FP8 混合提高了训练速度。我们观察到使用 Megatron-LM 的训练速度为 545-553 TFLOP/s。 图3. 基于 LLM-jp 172B 模型训练主要实验和初步实验结果的弱扩展性能 ...
环境依赖方面，可以直接从海光光源社区拉取torch镜像，利用镜像提供的docker指令启动容器。光源上提供丰富的基础框架镜像，如torch-dtk23.10，包含了所需的所有依赖，无需额外安装。另外，用户也可以通过创建conda环境，从海光生态社区AI生态包中下载依赖包的whl文件，再使用pip安装。AI生态包覆盖了如torch、...
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...
一旦克隆完代码库,我们需要在Python中设置Megatron的路径。在Python中,我们可以使用sys模块来动态地修改Python路径。以下是一个示例代码,展示了如何将Megatron添加到Python路径。 importsysimportos# 假设你将Megatron克隆到'/path/to/Megatron-LM'megatron_path='/path/to/Megatron-LM'# 将Megatron路径添加到Python系统路...