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。
最后以一个demo尝试Megatron-LM(张量并行)的使用。 第二章(预估下一章内容): 详细介绍Data Parallel、Pipeline Parallel、Tensor Parallel原理 使用分布式通信原语,来手动复现DataParallel(参考DDP)、Pipeline Parallel(参考DeepSpeed、PipeDream等)、Tensor Parallel(参考Megatron-LM) 本章完整源码见 https://github.com/...
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 ...
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...
(LLM) training. Megatron-Core, on the other hand, is a library of GPU optimized training techniques that comes with formal product support including versioned APIs and regular releases. You can use Megatron-Core alongside Megatron-LM orNvidia NeMo Frameworkfor an end-to-end and cloud-native ...
6.2 使用 6.2.1 上下游rank 6.2.2 world size 0x07 Data-parallel 7.1 分组 7.2 如何使用 0x08 模型组 0x09 如何把模型分到GPU 0xFF 参考 0x00 摘要 NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我...
gitclonehttps://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 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...