对于优化器,我们使用Adam(Kingma & Ba, 2014)并加入权重衰减(Loshchilov & Hutter, 2019),\lambda=0.01。此外,我们使用全局梯度范数裁剪,设定为1.0,以提高大规模模型训练的稳定性。在所有情况下,都使用0.1的丢弃率。最后,为了更好地管理内存占用,我们在每个Transformer层后使用激活检查点技术(Chen et al., 2016)...
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 ...
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...
使用简单的正态分布W\sim\mathcal{N}(0,0.02)来初始化模型权重W。然后在残差层前面按\frac{1}{\sqrt{2N}}进行权重的缩放,其中N为self-attention和MLP模块的层数之和。优化器用的是Adam,权重衰减λ = 0.01。为了防止梯度爆炸,文章使用1范数进行全局梯度裁剪,(-1,1)范围内的值不变,小于-1的置为-1,大于1...
Megatron - LM 是 NVIDIA 开发的用于训练大规模语言模型的分布式训练框架,以下为你提供一个基本的使用教程: 环境准备 硬件要求 需要具备 NVIDIA GPU 的服务器,建议使用多 GPU 节点进行大规模模型训练,例如 NVIDIA V100、A100 等。 确保服务器之间通过高速网络(如 InfiniBand)连接,以减少通信延迟。
然后使用以下命令将数据 tokenize、shuffle 并处理成二进制格式以进行训练: 和选项指的是预处理中使用的线程数量和分配给每个线程的数据块大小。指的是索引数据集的实现方式,包括 ['lazy', 'cached', 'mmap']。这将输出和两个文件用于训练。 训练 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...
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 ...
在PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上,并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face...
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。
使用NVIDIA Megatron-LM 训练模型 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...