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发布时间:2024-10-14 14:17:19
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
conda create -n megatron_env python=3.8 conda activate megatron_env
git clone https://github.com/microsoft/megatron-deepspeed.git
cd megatron-deepspeed
pip install -r requirements.txt
pip install torch torchvision torchaudio
pip install deepspeed
gpt2_config.json
:
{
"train_batch_size": 8,
"gradient_accumulation_steps": 1,
"steps_per_print": 100,
"learning_rate": 0.00015,
"max_steps": 50000,
"num_layers": 12,
"hidden_size": 768,
"num_attention_heads": 12,
"seq_length": 1024,
"fp16": {
"enabled": true
},
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"contiguous_gradients": true,
"overlap_comm": true,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 5e7,
"allgather_bucket_size": 5e7
}
}
deepspeed pretrain_gpt2.py
--model-parallel-size 1
--num-layers 12
--hidden-size 768
--num-attention-heads 12
--seq-length 1024
--max-position-embeddings 1024
--batch-size 8
--train-iters 50000
--lr-decay-iters 320000
--save /path/to/checkpoints
--load /path/to/checkpoints
--data-path /path/to/your/dataset
--vocab-file gpt2-vocab.json
--merge-file gpt2-merges.txt
--data-impl mmap
--split 949,50,1
--distributed-backend nccl
--lr 0.00015
--min-lr 1.0e-5
--lr-decay-style cosine
--weight-decay 1e-2
--clip-grad 1.0
--warmup .01
--checkpoint-activations
--deepspeed-config gpt2_config.json
from megatron import get_args
from megatron.model import gpt2model
from megatron.text_generation_utils import generate_samples_input_from_file
args = get_args()
model = gpt2model(num_tokentypes=0, parallel_output=false)
generate_samples_input_from_file(model, args,
input_file="prompts.txt",
output_file="generated_text.txt",
num_samples=10)
记住,训练大型语言模型是一个复杂的过程,需要大量的计算资源和时间。耐心和持续的调试是成功的关键。
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上面是一个详细的指南,涵盖了使用gpu云服务器和megatron-deepspeed框架训练gpt-2模型并生成文本的整个过程。这个指南包括以下主要部分:
这个指南应该能够帮助您了解整个过程,并为您在实际操作中可能遇到的问题提供解决方案。
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