Megatron-LM是Nvidia提出的大规模语言模型分布式训练框架,为LLM训练提供了极大的便利。本文主要针对由于PP策略导致的各个GPU占用显存分布不均的问题,提供优化思路。 1. 问题 Megatron-LM中PP使用的是1F1B的流水线并行方式进行小数据训练,1F1B原理如下: 图1 1F1B流水线原理图 流水线方式计算可以有效overlap掉PP stage...
Pai-Megatron-Patch:github.com/alibaba/Pai- 作者:Jun Huang, 资深算法专家, 阿里云 研究背景: 以ChatGPT 为代表的大语言模型(LLM)是当下实现通用人工智能最有潜力的技术路线。大模型在展现出惊人效果的同时,其高昂的训练和推理成本,一直是个巨大的挑战 模型稀疏化能有效降低训练和推理过程中的计算和存储消耗 近期...
大语言模型(LLM) 是指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型,例如:GPT-3、GPT-4、PaLM、PaLM2等。 Megatron-LM 是由NVIDIA的应用深度学习研究团队开发的Transformer模型训练框架,它可以高效利用算力、显存和通信带宽,大幅提升了大语言模型大规模预训练的效率。Megatron-LM已经成为许多大语言模型预训练任务的首选框架。
Megatron-LLM This library enables pre-training and fine-tuning of large language models (LLMs) at scale. Our repository is a modification of the original Megatron-LM codebase by Nvidia. Added key features include: architectures supported: Llama, Llama 2, Code Llama, Falcon and Mistral support ...
forked fromepfLLM/Megatron-LLM NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star3 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files main .github docs examples megatron tasks tests ...
深度解析MoE LLM:基于NVIDIA Megatron-Core的实战与优化 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理领域的热点。然而,这些模型往往伴随着巨大的参数量和计算需求,给训练和推理带来了严峻挑战。为了克服这些挑战,Mixture of Experts (MoE) 技术应运而生,并在NVIDIA Megatron-Core的支持下,实...
主流尺寸就是7b，14b，70多b，如果70b的话一定要会deepspeed或accelerate这种分布式框架，不一定搞懂原理，...
《探索基于 Megatron-Core 的稀疏大模型训练工具:阿里云 MoE 大模型最佳实践》!一文了解 MoE 大模型的原理和应用,以及最新推出的 NVIDIA Megatron-Core MoE 训练框架。文章介绍了 Megatron-Core MoE 训练框架的各项特性,包括混合并行、性能优化等,并且详细解析了如何在阿里云 PAI 平台上进行 MoE 的最佳实践,使云上大...
Find here the steps one needs to take to run GPT-3 architecture models with NeMo Megatron on NDm A100 v4-series on Azure.
PAI-Megatron-Patch:灵骏集群训练 LLMs.pdf,点击即可下载。包含的报告内容,文档格式为PDF,大小14.96MB,页数31页,字数约1441字,欢迎会员下载