CoLLiE：大规模语言模型协同训练神器

CoLLiE：大规模语言模型协同训练神器

collie Collaborative Tuning of Large Language Models in an Efficient Way 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/collie

项目介绍

CoLLiE，全称“Collaborative Training of Large Language Models in an Efficient Way”，是OpenLMLab推出的一个强大工具箱，专为大语言模型的从零训练设计。它集成了一系列高效技术，包括数据并行（DP）、流水线并行（PP）、张量并行（TP）及零冗余优化器（ZeRO），致力于加速训练过程、提升训练质量和减少资源消耗。CoLLiE广泛支持诸如MOSS、InternLM、LLaMA、ChatGLM系列在内的主流模型，为开发者提供了丰富的文档和高度可定制的功能，无论是新手还是专家都能找到合适的方案。

项目快速启动

环境准备

确保系统环境满足以下条件：

• PyTorch >= 1.13
• CUDA >= 11.6
• Linux操作系统

安装CoLLiE

可以通过PyPI快速安装：

pip install collie-lm

或者从源码安装：

git clone https://github.com/OpenLMLab/collie
cd collie
python setup.py install

快速启动示例

假设你想要开始一个基于MOSS模型的微调任务，以下是简化的步骤：

首先，导入必需的包和设置基本配置。

from transformers import AutoTokenizer
from collie.config import CollieConfig
from collie.data import CollieDatasetForTraining, CollieDataLoader
from collie.optim.lomo import Lomo
from collie.controller.trainer import Trainer
from collie.models.moss_moon import Moss003MoonForCausalLM

pretrained_model = "fnlp/moss-moon-003-sft"
config = CollieConfig.from_pretrained(pretrained_model, trust_remote_code=True)
config.tp_size = 2  # 张量并行大小
config.train_epochs = 1  # 训练轮次
# ... 其他配置项 ...

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model, trust_remote_code=True)

# 加载数据、模型、优化器...
model = Moss003MoonForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model, config=config)
optimizer = Lomo(model, lr=0.001, clip_grad_norm=5.0)

# 实例化Trainer并开始训练
trainer = Trainer(model=model, config=config, optimizer=optimizer, ...)
trainer.train()

使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU，并通过torchrun命令执行分布式训练（如果适用）。

应用案例与最佳实践

一个典型的使用场景是在现有大规模语言模型的基础上进行微调，以适应特定的应用领域或任务，比如问答系统、文本生成或情绪分析。最佳实践中，开发者应该充分利用CoLLiE提供的监控（Monitors）来实时观察训练状态，例如通过设置StepTimeMonitor、MemoryMonitor等，确保效率与资源使用的最优。

典型生态项目

虽然CoLLiE本身是一个独立的库，但它的存在促进了大规模语言模型的社区发展，鼓励开发者创造更多的应用程序和工具围绕其构建。例如，结合Gradio这样的数据提供程序可以实现模型的即时评估和交互，从而缩短开发周期并增强应用的灵活性。此外，通过深入学习社区的共享和讨论，CoLLiE成为了构建高效、定制化语言模型的重要基石。

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此文档仅提供了一个简单的入门指南，CoLLiE的强大功能和深度定制潜力远不止于此。为了充分挖掘其能力，建议深入阅读官方文档和参与社区交流。

collie Collaborative Tuning of Large Language Models in an Efficient Way 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/collie