Megatron-LLaMA 项目使用教程

Megatron-LLaMA 项目使用教程

Megatron-LLaMA Best practice for training LLaMA models in Megatron-LM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Megatron-LLaMA

1. 项目目录结构及介绍

Megatron-LLaMA 的目录结构如下：

Megatron-LLaMA/
├── docs/                     # 项目文档
├── examples/                 # 示例代码
├── images/                   # 项目相关图片
├── megatron/                 # 核心代码
│   ├── tasks/                # 任务相关代码
│   ├── tests/                # 测试代码
│   ├── tools/                # 工具类代码
│   ├── .coveragerc
│   ├── .gitignore
│   ├── LICENSE
│   ├── NOTICE
│   ├── README.md             # 项目说明文件
│   ├── README_zh.md          # 项目说明文件（中文）
│   ├── original_README.md
├── pretrain_bert.py          # BERT 预训练脚本
├── pretrain_gpt.py           # GPT 预训练脚本
├── pretrain_ict.py           # ICT 预训练脚本
├── pretrain_llama.py         # LLaMA 预训练脚本
├── pretrain_retro.py         # Retro 预训练脚本
├── pretrain_t5.py            # T5 预训练脚本
├── pretrain_vision_classify.py # 视觉分类预训练脚本
├── pretrain_vision_dino.py   # 视觉DINO预训练脚本
├── pretrain_vision_inpaint.py # 视觉修复预训练脚本
├── requirements.txt          # 项目依赖
└── setup.py                  # 项目设置

各目录及文件简介：

• docs/: 存放项目文档。
• examples/: 包含示例代码，用于展示如何使用 Megatron-LLaMA。
• images/: 存放项目相关的图片。
• megatron/: 核心代码库，包含 Megatron-LLaMA 的实现。
• pretrain_*: 预训练相关脚本，用于训练不同类型的模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 pretrain_llama.py，该文件是用于启动 LLaMA 模型预训练的脚本。该脚本会配置训练参数、加载数据、初始化模型并进行训练。

启动训练的基本命令如下：

python pretrain_llama.py --config config.yaml

其中 --config 参数指定了配置文件，该文件包含了训练过程中所需的所有参数设置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 config.yaml，该文件包含了训练所需的各种参数，例如数据集路径、模型参数、训练参数等。

以下是一个简化的配置文件示例：

model:
  type: "LLaMA"
  config:
    vocab_size: 50257
    hidden_size: 4096
    num_layers: 24
    max_position_embeddings: 2048
    dropout: 0.1

train:
  dataset_path: "path/to/dataset"
  batch_size: 32
  accumulation_steps: 4
  learning_rate: 0.001
  warmup_steps: 1000
  save_interval: 1000

在这个配置文件中：

• model: 包含模型类型的定义以及模型的配置参数，如词汇表大小、隐藏层大小、层数、最大位置编码和dropout比例。
• train: 包含训练相关的配置，如数据集路径、批量大小、梯度累积步数、学习率、预热步数和模型保存间隔。

用户可以根据自己的需求修改这些参数，以达到最佳的训练效果。

Megatron-LLaMA Best practice for training LLaMA models in Megatron-LM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Megatron-LLaMA