Megatron-LM1是由 NVIDIA 推出的一个用于训练大型语言模型的分布式训练框架,它支持在多节点、多 GPU 环境下进行模型训练。Megatron-LM 通过模型并行(Model Parallelism)的方式,允许训练具有数千亿参数的模型。该框架综合应用了数据并行(Data Parallelism)、张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)来...
将模型扩展到 83 亿参数,并在 512 个 GPU 上使用 8 路模型并行,我们实现了在整个应用中维持每秒 15.1 PetaFLOPs 的性能。这是与单 GPU 情况相比的 76% 的扩展效率。图 1 展示了更详细的扩展结果。 在这里插入图片描述 为了分析模型大小扩展对准确率的影响,我们训练了左右结构的 GPT-2(Radford et al., 201...
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3git clone https://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...
举个栗子，看看怎么用 Megatron-LM 初始化一个大模型：import torchfrom megatron import initialize_megatronfrom megatron.model import GPTModel# 初始化 Megatroninitialize_megatron(extra_args_provider=None， args_defaults={})# 创建模型model = GPTModel(num_layers=24，hidden_size=1024，num_attention_heads=...
Megatron-LM：NVIDIA的大杀器 Megatron-LM是NVIDIA开发的专门用来训练大规模语言模型的框架。它最拿手的就是模型并行化，把一个巨无霸模型切成小块，分配到不同的GPU上。用Megatron-LM训练模型，大概长这样：import megatronargs = megatron.get_args()model = megatron.get_model(args)for iteration in range(args....
比如半小时左右就能预训练一遍ViT-Base/32,2天能训完15亿参数GPT模型、5天可训完83亿参数GPT模型。 与业内主流的AI并行系统——英伟达Megatron-LM相比,在同样使用512块GPU训练GPT-2模型时,Colossal-AI的加速比是其2倍。而在训练GPT-3时,更是可以节省近千万元的训练费用。
NVIDIA Megatron-LM框架作为分布式训练领域的佼佼者,通过综合应用多种并行技术,有效解决了大规模Transformer模型训练中的内存和计算瓶颈。本文将深入探讨Megatron-LM中的模型并行分布式训练策略,包括数据并行、张量并行和Pipeline并行,并介绍如何在实际应用中设置这些并行模式。 数据并行(Data Parallelism) 数据并行是最常见的...
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模型的预训练、评估及推理。 一、环境配置 首先,我们需要配置一个适合训练GPT2模型的环境。由于GPT2模型参数众多,对计算资源要求较高,建议使用高性能GPU进行...
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为tokenized序列,并存储在一个适当的格式(如HDF5)中。 配置训练参数:在开始训练之前,你需要配置训练参数,如...
Megatron-LM是一种轻量级的研究型框架,利用Megatron-Core以前所未有的速度训练大型语言模型(LLMs)。Megatron-Core 是一个开源库,包含了 GPU 优化技术和大规模训练所必需的尖端系统级优化。 Megatron-Core 支持各种高级模型并行技术,包括张量、序列、流水线、上下文和 MoE 专家并行。此库提供可定制的构建块...