[论文笔记] PAI-Megatron中qwen和mistral合并到Megtron-LM

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[论文笔记] PAI-Megatron中qwen和mistral合并到Megtron-LM。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、千问

        关于tokenizer的改动:

1.1、更改build_tokenizer中tokenizer类的加载。

        /mnt/nas/pretrain/code/Megatron-LM/megatron/tokenizer/__init__.py 或者 tokenizer.py

        在build_tokenizer.py函数中:

​
    elif args.tokenizer_type == "QwenTokenizer":
        assert args.tokenizer_name_or_path is not None
        from .tokenization_qwen import QWenTokenizer
        tokenizer = QWenTokenizer.from_pretrained(
            args.tokenizer_name_or_path,
            model_max_length=args.seq_length,
            padding_side='right',
            use_fast=False,
        )
        tokenizer.pad_token_id = tokenizer.pad_id
        tokenizer.eos_token_id = tokenizer.eod_id
        args.padded_vocab_size = tokenizer.vocab_size + args.extra_vocab_size

​

 1.2、dlc时创建主函数.sh文件 or debug时更改主函数参数命名

        debug时文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-794344.html

到了这里,关于[论文笔记] PAI-Megatron中qwen和mistral合并到Megtron-LM的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记(2)--使用Qwen进行推理的示例代码解析,及transformers的使用

    如希望使用Qwen-chat进行推理,所需要写的只是如下所示的数行代码。 请确保你使用的是最新代码,并指定正确的模型名称和路径,如 Qwen/Qwen-7B-Chat 和 Qwen/Qwen-14B-Chat 这里给出了一段代码

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记(4)-- 模型的量化与离线部署

    量化方案基于AutoGPTQ,提供了Int4量化模型,其中包括Qwen-7B-Chat和Qwen-14B-Chat。更新承诺在模型评估效果几乎没有损失的情况下,降低存储要求并提高推理速度。量化是指将模型权重和激活的精度降低以节省存储空间并提高推理速度的过程。AutoGPTQ是一种专有量化工具。Int4是指

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记(1)-- 使用指南、依赖库和软件

    9月25日,阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。 立马就到了GitHub去fork。 GitHub: GitHub - QwenLM/Qwen: The official repo of Qwen (通义千问) chat pretrained large language model proposed by Alibaba Cloud. 官方的技术资料也下载了,看这里==https://qianwen-res.oss-cn-b

    2024年02月03日
    浏览(67)
  • 【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记(5)-- 模型的微调【全参数微调】【LoRA方法】【Q-LoRA方法】

    本文介绍了使用微调技术进行自然语言生成的方法。通过使用transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer,可以在多节点环境下进行微调。 你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典,包含id和conversation,其中后者为一个列表。示例如下所示:

    2024年01月23日
    浏览(64)
  • [NLP]深入理解 Megatron-LM

    NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练基于Transformer的大型语言模型。Megatron-LM 综合应用了数据并行(Data Parallelism),张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)来复现 GPT-3. 在自然语言处理(NLP)领域,大型模型能够提供更精准和强

    2024年02月10日
    浏览(74)
  • 如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

    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 🤗 Accelerate 的创建是为了支持跨 GPU 和 TPU 的分布式训练,并使其能够非常容易的集成到训练代码中。🤗 Transfor

    2024年02月06日
    浏览(43)
  • win10部署 Mistral-7B 文本生成模型

    date : 2023年10月16日 人工智能创业公司Mistral AI以Apache 2.0授权开源Mistral 7B语言模型,Mistral 7B的特别之处在于其规模较小仅有73亿,但是在所有基准测试上,其表现都优于规模更大的语言模型Llama 2 13B,还具有编写程序代码以及处理8,000个token的能力。 整体来说,Mistral 7B在多个基

    2024年02月07日
    浏览(46)
  • Megatron-LM:Transformer模型专用分布式张量模型并行方法

    论文标题:Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.08053 论文来源:NVIDIA 随着自然语言处理领域预训练语言模型的规模变得越来越大,它们超过了现代处理器的内存限制,需要额外的内存管理技术,如激活检查点(activ

    2024年02月15日
    浏览(41)
  • 算法笔记【8】-合并排序算法

    合并排序算法通过采用分治策略和递归思想,实现了高效、稳定的排序功能。本文将深入探讨合并排序算法的原理、实现步骤,并讨论其优缺点。 合并排序算法采用了分治策略,将一个大问题分解为若干个小问题,并通过递归地解决这些小问题来达到整体解决的目的。具体而

    2024年02月08日
    浏览(36)
  • 阿里云AIGC- 使用Megatron-Deepspeed训练GPT-2并生成文本

    本文介绍如何使用GPU云服务器,使用 Megatron-Deepspeed框架 训练GPT-2模型并生成文本。 GPT-2模型是OpenAI于 2018年在GPT模型 的基础上发布的新的 无监督NLP模型 ,当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成 连贯的文本段落 ,并且能在 未经预训练 的情况下,完成阅读理解

    2024年02月09日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包