Megatron-Core 进行大规模语言模型（LLM）训练【专题1】

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分类专栏： 大模型专题系列 文章标签： 人工智能
于 2025-04-18 08:40:48 首次发布
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1. Megatron Overview

该仓库包含两个核心组件：Megatron-LM 和 Megatron-Core。Megatron-LM 是一个面向研究的框架，利用 Megatron-Core 进行大规模语言模型（LLM）训练。另一方面，Megatron-Core 是一个经过 GPU 优化的训练技术库，提供正式的产品支持，包括版本化的 API 和定期发布。您可以将 Megatron-Core 与 Megatron-LM 或 Nvidia NeMo Framework 一起使用，构建一个端到端且云原生的解决方案。或者，您也可以将 Megatron-Core 的构建模块集成到您偏好的训练框架中。

1.1 Megatron-LM

Megatron（1、2 和 3）首次在 2019 年推出，掀起了人工智能领域的一场创新浪潮，使研究人员和开发者能够利用该库的基础设施推动大规模语言模型（LLM）的进展。如今，许多最受欢迎的 LLM 开发框架都受到了 Megatron-LM 开源库的启发，并直接构建在其基础之上，推动了基础模型和人工智能初创公司的快速发展。基于 Megatron-LM 构建的一些最受欢迎的 LLM 框架包括 Colossal-AI、HuggingFace Accelerate 和 NVIDIA NeMo Framework。

1.2 Megatron-Core

Megatron-Core 是一个基于 PyTorch 的开源库，包含了 GPU 优化技术和前沿的系统级优化。它将这些技术抽象为

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Megatron-Core 进行大规模语言模型训练【专题2】
04-19 82
我们提供了多个命令行参数，详细信息见以下脚本，用于处理各种zero-shot和微调的下游任务。然而，您也可以根据需要在其他语料库上微调预训练模型。为此，只需添加–finetune标志，并调整输入文件和训练参数即可。在微调时，迭代次数将重置为零，优化器和内部状态也会重新初始化。如果微调因任何原因中断，继续训练时请务必移除–finetune标志，否则训练将从头开始。由于评估所需的内存显著低于训练，因此将并行训练的模型合并，以便在较少的GPU上进行下游任务可能是有利的。以下脚本实现了这一功能。
NVIDIA Megatron Core：大规模语言模型训练与部署框架详解
专注于人工智能领域的小何尚
03-26 888
Megatron Core是NVIDIA开发的一个Python库，专注于提供构建大规模语言模型所需的核心组件。它是基于NVIDIA之前的Megatron-LM项目发展而来，提供了更加模块化和灵活的设计。Megatron Core的主要目标是简化大规模语言模型的开发和训练过程，同时提供高效的分布式训练能力。通过本教程，我们详细介绍了NVIDIA Megatron Core框架，包括其架构设计、核心组件、安装方法、部署流程以及使用示例。
Megatron-LM github主页
zengxiaojian2的博客
07-10 2618
但是，当使用 bf16 模型参数时，分布式优化器的 fp32 主梯度与模型的 fp32 梯度相同，因此在这种情况下梯度不是分布式的（尽管 fp32 主参数仍然是分布式的，因为它们与 bf16 模型参数是分开的）。与传统深度学习模型中的做法不同，我们不会将所有激活都存储在内存中以供反向传播使用，而是只在模型中的某些“检查点”处保留（或存储）在内存中，其他激活则在反向传播需要时即时重新计算。由于评估所需的内存远少于训练所需的内存，因此合并并行训练的模型以在下游任务中在更少的 GPU 上使用可能是有利的。
Megatron-LM & Megatron-Core - 大规模Transformer模型训练的GPU优化技术
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-13 1741
与将事实知识隐式存储在网络参数中的传统方式相比，检索式预训练提供了更高效的知识存储机制，在显著减少模型参数量的同时，其困惑度(perplexity)表现优于标准GPT模型。不同于传统深度学习模型中所有激活值都存储在内存中以供反向传播使用的做法，该技术仅保留（或存储）模型中特定"检查点"处的激活值，其余激活值在反向传播需要时实时重新计算。弱扩展测试结果显示超线性扩展（模型浮点利用率MFU从最小模型的41%提升至最大模型的47-48%），这是因为更大的通用矩阵乘法(GEMM)具有更高算术强度，执行效率更高。
Megatron-LM & Megatron-Core：大规模训练Transformer模型的GPU优化技术
gitblog_01000的博客
10-10 1565
Megatron-LM & Megatron-Core：大规模训练Transformer模型的GPU优化技术 项目介绍 Megatron-LM 和 Megatron-Core 是由NVIDIA开发的开源项目，专注于为大规模训练Transformer模型提供GPU优化技术。这两个组件共同构成了一个强大的工具集，旨在帮助研究人员和开发者高效地训练大型语言模型（LLM）。 Megatron-L...
Megatron-LM源码系列(二)：Tensor模型并行和Sequence模型并行训练
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
07-23 3949
模型并行训练实现的核心代码在`megatron/core/`目录下，按`README.md`介绍来说，`Megatron Core`是一个专门针对transformer类模型、效率高、可扩展的计算库。
Megatron：深度学习中的高性能模型架构
gs80140的专栏
01-09 1912
Megatron 是一款高度优化的分布式深度学习框架，擅长超大模型的训练。凭借其高效的并行策略和 NVIDIA GPU 的优化，Megatron 已被用于生成 GPT-3 及更大的语言模型。对于希望在高算力环境中进行大规模模型训练的开发者而言，Megatron 是一个强大的选择。
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行
「 虚幻私塾」
02-11 1085
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) — 如何设置各种并行 目录* [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) — 如何设置各种并行 + 0x00 摘要 + 0x01 前文回顾 + 0x02 初始化 - 2.1 全局变量 - 2.2 初始化
Megatron-Core威震天-LM & github页面 威震天-核心 分布式GPU计算
强化学习曾小健
07-11 941
但是，当使用 bf16 模型参数时，分布式优化器的 fp32 主梯度与模型的 fp32 梯度相同，因此在这种情况下梯度不是分布式的（尽管 fp32 主参数仍然是分布式的，因为它们与 bf16 模型参数是分开的）。与传统深度学习模型中的做法不同，我们不会将所有激活都存储在内存中以供反向传播使用，而是只在模型中的某些“检查点”处保留（或存储）在内存中，其他激活则在反向传播需要时即时重新计算。由于评估所需的内存远少于训练所需的内存，因此合并并行训练的模型以在下游任务中在更少的 GPU 上使用可能是有利的。
基于 Megatron-Core 的稀疏大模型训练工具：阿里云MoE大模型最佳实践
阿里云云栖号
01-31 1687
随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。
大规模语言模型训练网络性能基准测试经验
最新发布
AI天才研究院
07-07 611
大规模语言模型(LLM)训练已成为计算密集型任务的代名词，而网络基础设施往往是决定训练效率、成本和可扩展性的关键瓶颈。本文系统梳理了LLM训练网络性能基准测试的完整方法论体系，从理论基础到实践落地，构建了一套全面的评估框架。通过深入分析LLM训练特有的通信模式与传统HPC workload的本质差异，提出了针对性的基准测试策略和指标体系。本文详细阐述了微基准测试与端到端基准测试的设计与实施方法，提供了工具选择指南和实验设计最佳实践，并通过实际案例展示了如何将基准测试结果转化为可操作的网络优化策略。
Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
05-28 6150
megatron中的context并行(简称CP)与sequence并行(简称SP)不同点在于，SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度上进行切分，CP则是对所有的input输入和所有的输出activation在sequence维度上进行切分，可以看成是增强版的SP。除了Attention模块以外，其他的模块(Layernorm、Dropout)由于没有多token的处理，在CP并行时都不用任何修改。
大模型训练框架Megatron原理系列转载
bbbeoy的专栏
06-20 6614
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。本系列大概有6～7篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文把 Megatron 的两篇论文/一篇官方PPT 选取部分内容，糅合在一起进行翻译分析，希望大家可以通过本文对 Megatron 思路有一个基本了解。
Megatron-LM训练GPT2模型
Lay_XZ的博客
11-20 2371
又换了22.10，没有段错误但是，缺少te.pytorch.DotProductAttention！之前一直以为是识别不到megatron里的tokenizer，或者是pip tokenizer的包，弄了好久，结果是根本就是缺少了一个tokenizer.py。但是重装不了transformer_engine，然后我终于在找为什么的时候发现了tesla根本用不了！在这里安装apex成功了，但是模型训练使用的时候又报错了！我应该先看文档的居然是因为这个！因为只有cuda环境的镜像太干净了，要自己重装好多东西！
基于 NVIDIA Megatron-Core 的 MoE LLM 实现和训练优化
科技很有意思
03-26 1742
本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型（LLM）实现与训练优化上的创新工作。
跟代码执行流程，读Megatron源码（一）从目录结构开始
专注AI领域
07-22 1518
最近看了很多篇写Megatron的文章，但大部分都是按其功能模块划分做源码的解析，很少有人会从程序的入口开始，跟随代码运行的流程，将Megatron从训练开始到结束，端到端分析完整。我会用面向过程的方式，以代码debug的视角，分析Megatron源码，从入门到精通。本文假设读者已经具备了机器学习和深度学习的基础。
模型并行 | 大规模语言模型架构 Megatron
weixin_66945478的博客
08-16 7034
Megatron是NVIDIA提出的一种由于分布式训练大规模语言模型的架构，针对Transformer进行了专门的优化（也就是大矩阵乘法）。，主要提出了通过将矩阵分块提高并行度的方法。，对于分布式中的一些重要的设计，如tensor parallel、pipeline parallel、micro batch size等进行了一些分析与讨论。同时提出了更加精细的pipeline结构与communication模式。
运行megatron框架的运行环境
jiansheluHaozai的博客
03-06 3049
megatron是什么，为什么要用 主要是在实现Yuan1.0大规模模型时，他们引用了Nvidia开发的megatron这个框架，因为这个框架就是为了分布式多卡环境而设计的，而要上大参数量的模型时要获得比较可观的速度就避免不了要上这个框架。此处github上的megatron官方介绍。 配置使用megatron的注意 要注意的是这个框架应用了Nvidia自己开发的Apex工具，于是要求你的其他工具都得给它配上套。比如这个apex又用到了cuda toolkit，意味着需要在本地配置cuda,这个cuda的版
python megatron
02-27
### Python Megatron Library Framework Implementation and Usage The integration of the EleutherAI language model evaluation tool with the promptsource library provides a robust platform for experimenting with large-scale models, as described in earlier work[^1]. For projects involving Python and Megatron, one can leverage this framework to build powerful natural language processing (NLP) applications. #### Installing Megatron-LM To begin working with Megatron, installation is necessary. The following command installs Megatron from its GitHub repository: ```bash git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git cd Megatron-LM pip install --editable . ``` This setup ensures that all dependencies are correctly installed within the environment. #### Initializing Model Configuration Model configuration plays an essential role when using Megatron. Below is an example demonstrating how to configure a transformer-based model: ```python from megatron import get_args, initialize_megatron import torch initialize_megatron() args = get_args() args.hidden_size = 1024 args.num_layers = 24 args.num_attention_heads = 16 args.max_position_embeddings = 512 ``` Each parameter setting influences different aspects of the model architecture, ensuring it meets specific requirements or constraints. #### Running Training Scripts Training scripts provide the backbone for leveraging Megatron's capabilities fully. An illustrative training script might look like this: ```python def train(): args = get_args() # Define dataset path data_path = 'path/to/dataset' # Initialize optimizer and learning rate scheduler optimizer = ... lr_scheduler = ... # Start training loop for epoch in range(args.train_iters): output = forward_pass(data_path) loss = compute_loss(output) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step() ``` Incorporating these elements into a project allows developers to harness Megatron’s power effectively while adhering to best practices outlined by leading researchers.
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