用ColossalAI完成一次完整的预训练

最新推荐文章于 2025-12-27 16:51:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-27 16:51:58 发布 · 1.1k 阅读 · 21 ·
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#人工智能

本文通过作者使用ColossalAI在两台配备H100显卡的设备上进行预训练的经验，介绍了ColossalAI的优缺点。文章以Llama2模型为例，详细阐述了预训练的三个步骤：扩充词表、加载预训练模型和整理数据格式，并分享了遇到的问题及解决办法。最后，作者建议对环境要求较高的用户选择Deepspeed。

 太难了，累懵了，全是坑...

      最近没更新，其实有机会（怎么个机会不细说了）可以玩玩两台新出炉的H100，而且是8卡400G IB的，这两台估计已经超过了库里南的价格了, 极其的豪华...

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      因为我正好没看《乡村爱情15》，我买了个youku会员，可以边看《乡村爱情15》边拿H100跑一跑训练，看看具体怎么个实力。

      但是时间有限啊，主要是成本，那好钢要用在刀刃上，所以我在考虑用什么来测试它, 我没玩过megatron，deepspeed又弄过了，所以我挑战了一下Colossal，然后就被一顿教育...

      怎么说呢？东西是好东西，应该是我看过的集预制能力和自由度为一体的好项目，正好集合了megatron和deepspeed的优点，可是这代码质量和维护项目的速度真的是...

      具体的细节我后面会再写一篇文章写，也不是单独针对Colossal的，因为像分布式训练的一些基础，我觉得非常有必要深入浅出的多写几篇文章才能说明白，估计TP，PP，DDP，Gemini，Zero，1D,  2D, 2.5D，3D,每个概念都够水一篇文章的了

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ColossalAI-Chat训练手册（RLHF）
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langboat_mengzi的博客
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Colossal-AI发布新的深度学习辅助框架，半小时即可完成ViT-Base/32预训练
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从头开始预训练计算机视觉领域最热门的 AI 模型 Vision Transformer (ViT) 需要多长时间？ Colossal-AI系统最新给出的答案是半小时！ 近年来，随着AI性能的不断提升，AI模型参数的数量也呈现爆发式增长，从AlexNet、ResNet到BERT、GPT、MoE……，AI模型的参数量级不断刷新，现已超过万亿 ，这使得训练成本急剧上升。 仅仅训练2020年发布的千亿参数GPT-3，即便是用一块最先进的英伟达A100 GPU进行训练，也需要等待100多年。 显然，如何加速AI训练过
Diffusion预训练成本降低6.5倍，微调硬件成本降低7倍！Colossal-AI完整开源方案低成本加速AIGC产业落地...
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本文来源 机器之心编辑部如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型，已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI 基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整 Stable Diffusion 预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低 6.5 倍，个性化微调硬件成本降低 7 倍！在个人电脑的 RTX 2070/3050 上即可快速完成微调任务流程，让...
零门槛复现ChatGPT：预训练模型数据集直接用，包含完整RLHF流程，在线可体验
IT界那些事儿
03-30 839
这边ChatGPT、GPT-4等AI大模型和应用打得火热；另一边“平替”开源复现方案也加紧更新迭代。这不，“首个开源ChatGPT低成本复现流程”就来了波大更新！现在，仅需，利用RLHF简单微调，模型即可掌握，达到与ChatGPT和GPT-3.5相当的效果。中文对话效果如下：这就是。由Colossal-AI推出。一个月前，Colossal-AI乘着ChatGPT热潮火速开源了低成本复现流程。可直接在线体验模型效果，无需注册或waitinglist。
ColossalChat用完整RLHF技术克隆ChatGPT的开源解决方案
点亮创新之光，照亮科研梦想
03-29 5113
在微调过程中，固定大模型的参数，只调整低秩矩阵的参数，大大减少了训练所需的参数数量，降低了成本。在PPO部分，ColossalChat遵循两个阶段的过程:首先，制造经验阶段，它使用SFT(有监督的微调)、参与者、RM(奖励模型)和批评模型来计算生成的经验并将其存储在缓冲区中。此外，Alpaca的训练数据集仅限于英语，这在一定程度上限制了模型的性能。一旦获得了微调后的模型权重，就可以通过量化降低推理的硬件成本，启动在线推理服务，只需要一个大约4GB内存的GPU就可以部署70亿个参数的模型推理服务。
Diffusion预训练成本降低6.5倍，微调硬件成本降低7倍！Colossal-AI完整开源方案低成本加速AIGC产业落地
luchentech的博客
11-09 988
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LLM的训练过程
m0_64087341的博客
06-26 1083
大型语言模型（LLM）训练分为预训练（Pretrain）、有监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）三个阶段。预训练是核心阶段，使用海量无监督文本训练Decoder-Only架构模型，遵循Scaling Law确定模型参数与训练数据比例，需要大规模分布式计算资源（如Deepspeed框架的ZeRO优化策略）。数据清洗与质量对预训练效果至关重要。SFT阶段通过指令微调激发模型能力，训练指令遵循与多轮对话能力。RLHF阶段通过强化学习（如PPO算法）使模型输出更符合人类价值观，其中奖励模型（RM）评估回
ColossalChat：使用完整的 RLHF Pipeline复现ChatGPT 的开源解决方案
qq_41771998的博客
03-30 4936
ChatGPT、GPT-4等大型AI模型和应用在全球范围内风靡一时，成为技术产业革命和AGI（Artificial General Intelligence）发展的基础。不仅科技巨头竞相发布新品，许多来自学术界和产业界的人工智能专家也加入了相关的创业浪潮。生成式 AI 每天都在快速迭代，不断完善！然而，OpenAI 并没有将其模型开源，这让许多人对它们背后的技术细节感到好奇。
【AI学习-comfyUI学习-第二十三-法线贴图工作流-depth 结构+MiDaS 法线-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-25 1144
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
做了一块可以调用百度云语音识别api和tts api的esp32 s3开发板，支持跑ai小智机器人的源码，基于idf5.5.1库编译，分享下
net3m33的专栏
12-25 569
做了一块可以调用百度云语音识别api和语音合成tts接口的esp32 s3开发板，支持跑ai小智机器人的源码，基于idf5.5.1库编译，分享
4神经网络框架
最新发布
2301_81531626的博客
12-27 701
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现
m0_46260522的博客
12-26 417
5.2 注意力解码器（AttnDecoderRNN）7.2 训练迭代主循环。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
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从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
【AI学习-comfyUI学习-第二十五节-Shuffle洗牌模式布局+contronet其他应用结合-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-27 601
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2025国自然资助率12.29%创新低！2026年如何用数据与AI“破局”？
imbackneverdie的博客
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这绝非简单的文字堆砌，它内在嵌入了对国自然申报规范的理解，能有效帮你规避常见的“方向偏离”“逻辑混乱”“格式错误”等基础问题，将你从繁琐的框架搭建中解放出来，专注于核心内容的精雕细琢。国自然2025年的资助率降至历史新低的12.29%，数万科研人员面对着更激烈的竞争与更严格的评审标准，对于2026年度的申报者而言，“高效准备，少走弯路”已不是口号，而是生存法则。它不仅告诉你“是什么”，更分析“为什么”和“怎么办”，直接为你的选题方向和立项论证提供坚实的数据支撑。模块，堪称科研人员的“选题外脑”。
colossalai 训练
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### 使用 ColossalAI 进行训练 ColossalAI 是一个专注于大规模并行训练的开源 AI 框架，提供了高效的深度学习解决方案和支持多种 GPU 并行策略的功能[^1]。对于希望进行大规模并行训练和深入研究深度学习模型的研究...
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