开源项目安装与配置指南：大规模深度循环语言模型预训练

开源项目安装与配置指南：大规模深度循环语言模型预训练

recurrent-pretraining Pretraining code for a large-scale depth-recurrent language model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrent-pretraining

1. 项目基础介绍

本项目是基于Apache-2.0许可证发布的开源项目，旨在实现一种大规模深度循环语言模型的预训练。该模型在4096个AMD GPU上进行了训练，并在 Frontier 超级计算机上运行。项目的详细信息可以在技术报告“Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach”中找到。本项目是对 https://github.com/Lightning-AI/litgpt 的一个分支，但现在只剩下了很少的litgpt代码。

2. 主要编程语言

本项目主要使用Python编程语言。

3. 关键技术和框架

项目使用的关键技术包括深度循环神经网络（RNN）和大规模数据预训练。框架方面，项目依赖于PyTorch和Hugging Face的Transformers库。

4. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• Hugging Face Transformers
• bpeasy（用于训练BPE tokenizer）

您需要安装的依赖包包括但不限于：

• numpy
• pandas
• torch
• transformers
• bpeasy

请确保您的环境中已安装pip，并使用以下命令安装所需的Python包：

pip install numpy pandas torch transformers bpeasy

5. 安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

首先，您需要从GitHub克隆项目仓库：

git clone https://github.com/seal-rg/recurrent-pretraining.git
cd recurrent-pretraining

步骤 2：生成Tokenizer

使用以下脚本生成tokenizer：

python scripts/tokenizer_generation.py

确保在运行脚本前，调整所有路径以适应您的系统。

步骤 3：下载数据集

运行以下脚本以下载所有原始数据集：

python scripts/scalable_data_download.py

请注意，这个脚本可能并不像其名称那样可扩展，可能需要很长时间，占用大量空间，并且可能会因为随机错误而失败。

步骤 4：数据预处理

在获得原始数据集后，使用以下脚本进行数据标记：

python scripts/parquet_to_parquet_tokenizer.py

接着，使用以下脚本对数据进行洗牌：

python scripts/parquet_to_parquet_shuffler.py

步骤 5：定义启动配置

在 launch_configs/ 目录下定义您自己的启动配置，或者使用项目提供的配置。

步骤 6：开始训练

使用以下命令开始训练：

python train.py --config=launch_configs/your_config.yaml

请将 your_config.yaml 替换为您自己的配置文件名。

完成以上步骤后，您应该可以开始训练模型了。祝您训练顺利！

recurrent-pretraining Pretraining code for a large-scale depth-recurrent language model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrent-pretraining