注意,这个比例是指数据集的采样比例,就是说如果总共训练的sample数为300B,那么其中有200B的数据是来自于Dataset-B 二、数据集底层储存格式 根据Megatron-LM文档,MMapIndexedDataset类是底层数据集的接口,数据集的.bin和.idx文件就是对应这个类,.bin文件储存token数据,.idx文件存储文档元信息(包括index头、版本号、数...
二、Megatron-LM的安装和使用方法 1. 安装环境准备 要安装Megatron-LM,首先需要准备好相应的计算环境和依赖库。这通常包括CUDA、PyTorch等。由于Megatron-LM对计算资源的要求较高,建议使用高性能的GPU和足够的显存。此外,还需要安装一些必要的Python库,如NLTK等,用于数据预处理和评估。 2. 下载和安装Megatron-LM 可以...
workers 和 chunk_size 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。dataset-impl 指的是索引数据集的实现方式，包括 ['lazy', 'cached', 'mmap']。这将输出 codeparrot_content_document.idx 和 codeparrot_content_document.bin 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...
megatron数据预处理 build_pretraining_data_loader 数据batch处理采样。 采样处理完成后就可以利用iter 函数构建数据迭代器,用于模型训练。下面是函数入口截图: 1. 数据集采样处理 build_pretraining_data_loader 下图是build_pretraining_data_loader 的调用源代码。 输入是创建的按照 train, valid, test 拆分好的训...
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): 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: ...
数据预处理 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): ...
数据预处理 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 im...
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...
训练数据（使用1GB 79K jsonl数据集）、数据预处理以及预训练脚本的使用。预训练脚本如pretrain_gpt.sh与pretrain_llama.py，后者直接复制自pretrain_gpt.py脚本，提供用于训练LLama-7b的4卡训练的示例脚本。最后，启动预训练，运行模型，完成大语言模型LLama的预训练过程。
Megatron-LM自带一个高效的数据加载器(DataLoader),它可以方便地加载和处理数据。你需要编写一个数据加载器脚本,指定数据集的路径、预处理步骤等。Megatron-LM的数据加载器支持数据并行和模型并行,可以充分利用多节点和多GPU的计算资源。第三步:模型构建在构建模型之前,你需要选择适合你的任务的语言模型架构。例如,你...