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...
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--fp16-lm-cross-entropy来使用fp16计算lm-loss-entropy,对应megatron/arguments.py中的定义如下: group.add_argument('--fp16-lm-cross-entropy', action='store_true', help='Move the cross entropy unreduced loss c...
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...
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...
(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 ...
🤗 Transformers 还支持使用 Trainer API 来训练,其在 PyTorch 中提供功能完整的训练接口,甚至不需要自己编写训练的代码。 Megatron-LM 是研究人员用于预训练大型 Transformer 模型的另一个流行工具,它是 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发的一个强大框架。与 accelerate 和Trainer 不同,Megatron-LM 使用起来并不简单,...
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...