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...
从零到一:使用Megatron-LM预训练GPT2模型并进行评估与推理 引言 随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大型语言模型如GPT系列已成为研究和应用中的热门话题。Megatron-LM作为一款强大的Transformer模型训练框架,支持GPT2等模型的并行训练,能够高效地处理大规模数据集。本文将详细介绍如何使用Megatron-LM从0到1完成GPT2模...
论文题目:Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 论文机构:NVIDIA 摘要 近期的研究表明,训练大型transformer模型推动了自然语言处理技术的发展。但由于显存的约束,大模型的训练非常困难。这篇文章提出了一个训练大规模transformer语言模型的技术,实现了一个简单有效的层内模型...
预训练大语言模型面对来自于模型规模和数据规模的多重挑战,为了解决这些问题,PAI提供了在DLC上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程,帮助您在DLC上轻松高效地预训练大语言模型。本文为您介绍该实践的使用流程。
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...
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,对于初学者来说可能难以上手。但它针对 GPU 上的训练进行了高度优化。在这篇文章中,你将学习如何使用 Megatron-LM 框架在 ...
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...
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...