recurrent-pretraining：大规模预训练深度循环模型

recurrent-pretraining：大规模预训练深度循环模型

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

项目介绍

recurrent-pretraining 是一个开源项目，旨在展示如何在大规模集群上训练深度循环模型。这个项目基于 AMD 的 Frontier 超级计算机，利用 4096 个 GPU 进行模型的预训练。项目的核心是“Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning: A Recurrent Depth Approach”技术报告中所描述的深度循环模型，该报告详细介绍了模型的架构、训练策略及其在推理计算时的优势。最终训练得到的模型 huginn-0125 可以在 Huggingface 上找到。

项目技术分析

recurrent-pretraining 项目的技术核心是一个深度循环模型，这种模型能够在推理阶段进行高效的计算。项目的实现基于 Lightning AI 的 litgpt 项目，但目前的代码已经与原 litgpt 代码差异很大。项目的代码结构如下：

• 模型定义在 repre/model_dynamic.py 文件中。
• 训练过程由 train.py 文件 orchestrating。
• 模型形状定义在 recpre/model_registry.py 中，最终模型形状为 nebel-raven-3.5b。
• 大规模运行的配置文件位于 launch_configs/ 目录下。
• 环境标志在 launch_frontier.py 文件中定义。
• 并行实现位于 recpre/utils.py 中的 SimpleFabric 类。

此外，项目还包括了数据准备相关的脚本，如生成分词器、下载原始数据集、转换数据格式等。

项目及技术应用场景

recurrent-pretraining 项目适用于需要在大规模集群上训练深度学习模型的研究人员或工程师。其主要应用场景包括：

• 深度循环模型的训练与优化。
• 大规模数据处理与转换。
• 高性能计算环境中模型的部署与测试。

项目不仅提供了训练所需的核心代码，还提供了数据准备的详细步骤，使得用户能够快速开始自己的训练任务。

项目特点

1. 大规模集群支持：项目支持在 AMD 的 Frontier 超级计算机上使用 4096 个 GPU 进行训练，展现了其在高性能计算环境中的强大能力。
2. 深度循环模型：项目基于深度循环模型，这种模型能够在推理阶段提供高效的计算能力。
3. 详细的训练步骤：项目提供了从数据准备到模型训练的详细步骤，使得用户可以更容易地复现训练过程。
4. 开放许可：代码遵循 Apache-2.0 许可，允许用户自由使用和修改。
5. 社区支持：项目欢迎用户提出问题或建议，通过问题跟踪和社区交流，用户可以获得帮助。

总结

recurrent-pretraining 项目是一个针对大规模深度循环模型训练的开源项目。它不仅提供了高效的模型训练方法，还展示了如何在高性能计算环境中部署和优化深度学习模型。对于希望在大规模数据集上进行深度学习研究的研究人员来说，recurrent-pretraining 是一个非常有价值的参考资源。通过该项目，用户可以学习到如何在受限环境下进行深度学习模型的训练，以及如何优化模型以提高推理阶段的计算效率。

通过遵循项目的详细步骤和技术指南，研究人员可以更好地理解深度循环模型的优势和应用，从而在未来的研究中发挥其潜力。recurrent-pretraining 项目的开源精神和社区支持，也使得它成为了深度学习领域的一个宝贵资源。

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