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 ...
Megatron-LM代码仓:Megatron-LM 1. FP16参数指定 训练模型要使用fp16时,训练启动参数中指定--fp16, 对应megatron/arguments.py中的定义如下: group.add_argument('--fp16', action='store_true', help='Run model in fp16 mode.') 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...
如果发现模型存在不足之处,可以对参数进行调整或改进模型结构。 保存和加载模型:在训练完成后,保存模型的权重和配置信息以便以后使用。你可以将模型权重保存到磁盘上,并在需要时加载到内存中。总结:使用Megatron-LM训练语言模型需要经过数据准备、配置参数、加载数据、初始化模型、模型并行训练、评估和调试等步骤。通过合...
在本教程的其余部分,我们将使用 CodeParrot 模型和数据作为示例。 我们需要对预训练数据进行预处理。首先,你需要将其转换为 json 格式,一个 json 的一行包含一个文本样本。如果你正在使用 🤗 Datasets,这里有一个关于如何做到这一点的例子 (请在 Megatron-LM 文件夹中进行这些操作): from datasets import load_d...
你可以使用如下所示配置模型架构和训练参数,或将其放入你将运行的 bash 脚本中。该命令在 8 个 GPU 上参数为 110M 的 CodeParrot 模型进行预训练。请注意,数据默认按 969:30:1 的比例划分为训练/验证/测试集。 GPUS_PER_NODE=8 MASTER_ADDR=localhost ...
你可以使用如下所示配置模型架构和训练参数,或将其放入你将运行的 bash 脚本中。该命令在 8 个 GPU 上参数为 110M 的 CodeParrot 模型进行预训练。请注意,数据默认按 969:30:1 的比例划分为训练/验证/测试集。 GPUS_PER_NODE=8 MASTER_ADDR=localhost ...
你可以使用如下所示配置模型架构和训练参数,或将其放入你将运行的 bash 脚本中。该命令在 8 个 GPU 上参数为 110M 的 CodeParrot 模型进行预训练。请注意,数据默认按 969:30:1 的比例划分为训练/验证/测试集。 GPUS_PER_NODE=8 MASTER_ADDR=localhost ...
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...
你可以使用如下所示配置模型架构和训练参数,或将其放入你将运行的 bash 脚本中。该命令在 8 个 GPU 上参数为 110M 的 CodeParrot 模型进行预训练。请注意,数据默认按 969:30:1 的比例划分为训练/验证/测试集。 GPUS_PER_NODE=8 MASTER_ADDR=localhost ...
使用流程 准备镜像环境与训练数据 首先准备训练任务所需的镜像环境和训练数据,并将训练数据创建为PAI数据集。 调整大规模训练策略 配置一系列优化策略来优化大语言模型的训练过程,以提高模型的性能和准确度。 提交与管理任务 提交大语言模型预训练任务,并对任务进行管理。