Megatron-LM训练框架 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。
国产之光DeepSeek-V3本地部署教程,开源最强大模型,训练成本仅需280万GPU小时,性能比肩顶尖模型!AI/大模型教程/大模型部署 5019 4 13:29 App NCCL/HCCL 的基础 MPI 通信介绍!#大模型 #集合通信 #MPI 2.2万 4 11:28 App 大模型的训练流程是什么?详解大模型预训练和微调间区别 #大模型 #微调 2.7万 52 ...
ZeRO-Offload 可以在单个GPU上高效地训练具有多达130亿个参数的大模型。在本教程中,我们将使用 ZeRO-Offload 在 DeepSpeed 中训练一个具有100亿个参数的 GPT-2 模型。此外,在 DeepSpeed 模型中使用 ZeRO-Offload 很快很容易,因为你只需要在 DeepSpeed 配置json中更改一些配置即可,无需进行代码更改。 ZeRO-Offload概述...
你可以按照Megatron-LM教程逐步操作,熟悉代码。我们将在配备32GB RAM的NVIDIA Tesla V100-SXM3 Tensor Core GPU(https://www.nvidia.com/en-us/data-center/v100/)上训练本教程中的模型。 开启Zero优化 要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_...
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): ...
第36届国际机器学习会议(ICML 2019)将于2019年6月10日至6月15日在美国加利福尼亚州的长滩市举行。会议将包括一天的教程(6月10日),接着是三天的主要会议(6月11日至13日),最后是两天的研讨会(6月14日至15日)。 ICML 2019会议范围广泛,涉及机器学习领域的挑战和机遇,面向实践者和研究人员。会议的议程将涵盖...
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...
这里做一下 Zero-Offload 的教程翻译。 ZeRO-Offload 是一种 ZeRO 优化,它将优化器内存和计算从 GPU 转移到主机 CPU。 ZeRO-Offload 可以在单个 GPU 上高效地训练具有多达 130 亿个参数的大模型。在本教程中,我们将使用 ZeRO-Offload 在 DeepSpeed 中训练一个具有 100 亿个参数的 GPT-2 模型...
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): ...