FlagAI项目安装与配置指南

FlagAI项目安装与配置指南

FlagAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flaga/FlagAI

1. 项目基础介绍

FlagAI是一个快速、易用且可扩展的大规模模型工具包，旨在支持各种下游任务上的大规模模型的训练、微调和部署，特别关注中文任务。该项目使用的主要编程语言是Python。

2. 关键技术与框架

该项目使用了以下关键技术框架：

• PyTorch：深度学习框架，用于模型的定义和训练。
• Deepspeed：微软开发的优化库，用于提升训练速度和效率。
• Megatron-LM：用于训练大规模语言模型的数据并行库。
• BMTrain：百度开发的大规模模型训练工具。
• Transformers：Hugging Face提供的自然语言处理库。

3. 安装和配置

准备工作

• 确保安装了Python版本3.8或更高。
• 安装PyTorch版本1.8.0或更高。
• （可选）如果使用GPU进行模型的训练和测试，需要安装CUDA和NCCL。
• 准备好Git工具，用于克隆项目代码。

安装步骤

1. 克隆项目代码到本地：

git clone https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI.git

2. 使用pip安装FlagAI：

pip install -U flagai

3. （可选）若需要本地开发安装，进入项目目录后执行：

python setup.py install

4. （可选）为了更快的训练速度，可以安装NVIDIA的apex库：

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

5. （可选）安装DEEPSPEED库，以便使用ZeRO优化器：

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed
cd DeepSpeed
DS_BUILD_CPU_ADAM=1 DS_BUILD_AIO=1 DS_BUILD_UTILS=1 pip install -e .
ds_report # 检查deespeed状态

6. （可选）安装BMTrain库，用于大规模模型训练：

git clone https://github.com/OpenBMB/BMTrain
cd BMTrain
python setup.py install

7. （可选）安装BMInf库，用于低资源推断：

pip install bminf

8. （可选）安装Flash Attention库，用于加速注意力机制：

pip install flash-attn

9. （提示）对于单节点Docker环境，需要设置ssh端口。例如，编辑~/.ssh/config文件，添加如下内容：

Host 127.0.0.1
Hostname 127.0.0.1
Port 7110
User root

10. （提示）对于多节点Docker环境，生成ssh密钥并将公钥复制到所有节点下的~/.ssh/目录中。

完成以上步骤后，您就可以开始使用FlagAI进行模型的加载、训练和测试了。

FlagAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flaga/FlagAI