首先安装docker docs.docker.com/desktop 安装GPU Driver 安装GPU container-tookit docs.nvidia.com/datacen 2. 安装 NGC Pytorch container并启动 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3 docker run --gpus all -it --rm -v /path/to/megatron:/workspace/megatron -v /path/to/dataset:/workspace...
2.3 安装 megatron_npu在Megatron-LM目录下执行:git clone https://gitee.com/ascend/Megatron-LM.git megatron_npu_adaptor cd megatron_npu_adaptor pip install -e . 如需要保存安装megatron_npu的日志,可在pip install命令后面添加参数 --log <PATH>,并对您指定的路径<PATH>做好权限管控。
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./ Megatron安装&运行 经过更新以后的Megatron需要Transformer_engine来提供混合精度的训练,而事实上我们根本用不上,而且Transformer_engine的安装和apex一样恶心,我捣鼓了半天都没装下来...
作者发现,更大的语言模型(指的是前面的83亿参数的GPT2)能够在仅5个训练epoch内超越当前GPT2-1.5B wikitext perplexities。 依赖安装 首先进入到Megatron-LM目录,安装一下依赖,pip install -r requirements.txt,注意在requirements.txt里面依赖了TensorFlow,这个是和BERT训练相关,我这里不关心,就不安装TensorFlow了。req...
在DCU上实现大模型LLama训练的流程如下：硬件环境方面，用户可以使用海光DCU计算节点，或通过超算互联网获取算力。环境依赖方面，可以直接从海光光源社区拉取torch镜像，利用镜像提供的docker指令启动容器。光源上提供丰富的基础框架镜像，如torch-dtk23.10，包含了所需的所有依赖，无需额外安装。另外，用户也...
依赖安装准备训练数据训练详细流程和踩坑参数量估计训练显存占用估计2卡数据并行2卡模型并行 0x0. 前言本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分,第一…