本示例使用单机单卡的GPU实例完成GPT-2 MEDIUM模型的预训练。 1.创建预训练脚本文件。 a.执行以下命令,创建预训练脚本文件。 vim pretrain_gpt2.sh b.按i键,进入编辑模式,在文件中添加以下信息。 #! /bin/bash # Runs the "345M" parameter model GPUS_PER_NODE=1 # Change for multinode config MASTER...
实例规格:选择ecs.gn7i-c8g1.2xlarge(单卡NVIDIA A10)。 镜像:使用云市场镜像,名称为aiacc-train-solution,您可以直接通过名称搜索该镜像,选择最新版本即可。 公网IP:选中分配公网IPv4地址,带宽计费方式选择按使用流量,带宽峰值选择100 Mbps,以加快模型下载速度。 安装Megatron-Deepspeed框架 使用root用户远程登录ECS实例。
需要设置网络拓扑,确保所有服务器都可以互相通信。可以使用交换机或路由器来连接这些服务器。如果使用的是交换机,则建议使用支持RDMA的交换机,以获得最佳性能。 2. 安装和配置ROCE网卡 需要安装和配置ROCE网卡。ROCE使用RDMA技术来提供高性能和低延迟的网络传输。需要确保所有服务器都安装了ROCE网卡,并启用了RDMA功能。...
手握多机多卡准备开训大模型,使用DeepSpeed-Megatron一团乱麻,推荐读一下博客deepspeed 详解-源码分析里的背景知识,先理解为什么需要这样一个框架来实现数据并行、张量并行、流水线并行等多种并行机制,然后通过这几个项目练手。 一些主流框架 先区分一下这几个东西: DeepSpeed:这是一个用于加速深度学习模型训练的开源库...
每个 DGX A100 有八个 NVIDIA A100 80GB 张量核 GPU s ,通过NVLink 和 NVSwitch相互完全连接。 Microsoft 在 Azure NDv4 云超级计算机上使用了类似的参考体系结构。 系统吞吐量 我们在 Selene 上的 280 、 350 和 420 台 DGX A100 服务器上考虑了 5300 亿参数模型(批量大小为 1920 )的系统端到端吞吐量。
在华为云GPU Ant8裸金属服务器中, 使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2, 分别进行单机单卡和单机多卡训练。 训练完成后给出自...
Megatron的代码库能够使用512个GPU进行8路模型和64路数据并行来高效地训练一个72层、83亿参数的GPT2语言模型。作者发现,更大的语言模型(指的是前面的83亿参数的GPT2)能够在仅5个训练epoch内超越当前GPT2-1.5B wikitext perplexities。 依赖安装 首先进入到Megatron-LM目录,安装一下依赖,pip install -r ...
使用JIT模型加速不是特别的多,但它有一个很重要好处就是——避免GIL。 【The dual nature of PyTorch as interface and backend】 Pytorch中的torch.nn模块是我们建模的重要工具,它持有我们的网络参数,并利用函数接口实现函数接受和返回张量的功能。 同时,TorchScript模块中函数接口——Pytorch JIT,能够实现加载、检查...
BLOOM的训练使用了Megatron-DeepSpeed框架，结合了高效的3D并行策略，包括Tensor并行、ZeRO优化器和模型流水线，能在大量GPU上实现高效训练。硬件配置上，BLOOM使用了多个GPU节点，如48个80GB A100，展示了 Megatron在大规模并行下的潜力。其他模型，如OPT和Baichuan-2，也利用了Megatron的并行技术，如tensor并行...
简介:本文介绍如何使用GPU云服务器,使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2模型并生成文本。 背景信息 GPT-2模型是OpenAI于2018年在GPT模型的基础上发布的新的无监督NLP模型,当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落,并且能在未经预训练的情况下,完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言...