Megatron-LLM安装与配置指南

Megatron-LLM安装与配置指南

【免费下载链接】Megatron-LLM distributed trainer for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Megatron-LLM

1. 项目基础介绍

Megatron-LLM 是一个开源项目，旨在实现大规模语言模型（LLMs）的预训练和微调。它是基于 Nvidia 的原始 Megatron-LM 代码库的修改版，并添加了对多种模型架构的支持，如 Llama、Llama 2、Code Llama、Falcon 和 Mistral。Megatron-LLM 支持在通用硬件上分布式训练大型模型，并具备多种并行训练模式。

主要编程语言

• Python
• C++
• Cuda

2. 关键技术和框架

• 并行训练: 支持张量并行、流水线并行和数据并行训练。
• 模型架构: 支持多种模型架构，包括 Llama、Llama 2、Code Llama、Falcon 和 Mistral。
• 预训练和微调: 实现了完整的预训练、微调和指令调优支持。
• 注意力机制: 支持分组查询注意力（GQA）和多查询注意力（MQA）。
• 位置编码: 支持旋转位置编码（RoPE）。
• 训练优化: 支持混合精度训练（BF16 / FP16）和 FlashAttention 2。
• 工具集成: 集成了 Weights & Biases (WandB) 和自定义指标支持。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• pip (Python 包管理器)
• CUDA Toolkit (如果您打算使用 GPU 进行训练)
• git (用于克隆和更新项目代码)

安装步骤

1. 克隆项目代码库

   git clone https://github.com/epfLLM/Megatron-LLM.git
   cd Megatron-LLM
   

2. 安装项目依赖

   pip install -r requirements.txt
   

3. （可选）如果您需要编译 C++ 扩展或使用 CUDA，请按照项目文档中的指示进行。

4. （可选）构建项目文档（如果需要查阅文档）

   cd docs/
   pip install -r requirements.txt
   make html
   

5. 开始使用 Megatron-LLM，您可以参考项目中的示例脚本和文档来执行预训练或微调。

确保在开始任何训练任务之前，您已经详细阅读了项目的官方文档，并对项目结构有了充分的了解。

以上就是 Megatron-LLM 的安装与配置指南，希望对您有所帮助。

【免费下载链接】Megatron-LLM distributed trainer for LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Megatron-LLM