MLCommons Training 项目安装与配置指南

MLCommons Training 项目安装与配置指南

training Reference implementations of MLPerf™ training benchmarks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/training

1. 项目基础介绍

MLCommons Training 项目是一个开源项目，旨在提供 MLPerf 训练基准的参考实现。MLPerf 是一套用于测量机器学习训练性能的基准测试，它包含了一系列的模型训练任务，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。该项目使用了多种编程语言来实现这些基准测试的参考代码。

2. 主要编程语言

• Python：主要用于构建机器学习模型和数据处理。
• C++：部分底层优化和模型实现可能用到。
• Shell：用于编写自动化脚本，如数据下载和模型训练脚本。
• TypeScript、Cuda：可能用于特定模型的实现。

3. 关键技术和框架

• TensorFlow：用于实现深度学习模型，特别是自然语言处理任务。
• PyTorch：用于计算机视觉和部分语言模型任务。
• torchrec：用于推荐系统任务。
• NeMo：用于大型语言模型的预训练。

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：

• 操作系统：Linux 或 macOS
• Python：3.6 或更高版本
• Docker：用于运行模型训练的容器环境
• CUDA：NVIDIA GPU 驱动和 CUDA Toolkit（对于需要 GPU 的任务）

5. 安装步骤

步骤 1：克隆项目

首先，您需要从 GitHub 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/mlcommons/training.git
cd training

步骤 2：安装 Docker 和依赖

安装 Docker：

• 对于 Ubuntu：

  sudo apt-get update
  sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
  

• 对于 macOS：

  请从 Docker 官网下载安装程序并安装。

安装 CUDA：

• 访问 NVIDIA 官网，下载并安装与您的 GPU 兼容的 CUDA Toolkit。

安装项目依赖：

• 在项目目录下运行以下脚本，它会帮助您安装必要的 Docker 和其他依赖：

  ./install_cuda_docker.sh
  

步骤 3：下载数据集

每个模型训练任务都需要相应的数据集。在项目目录下，找到对应的模型文件夹，然后运行下载数据集的脚本：

./download_dataset.sh

确保在运行脚本前切换到正确的目录。

步骤 4：运行模型训练

在模型对应的文件夹中，通常会有一个 Docker 运行命令。运行该命令以开始训练模型：

# 示例命令，具体命令请参考模型目录下的 README 文件
docker run --gpus all -it --rm <image_name> <train_command>

请参考每个模型目录下的 README 文件，以获取具体的运行命令和参数。

以上步骤为 MLCommons Training 项目的详细安装和配置指南，按照这些步骤，您应该能够成功安装和运行该项目。

training Reference implementations of MLPerf™ training benchmarks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/training