Megatron-Core 进行大规模语言模型训练【专题2】

已于 2025-07-07 14:58:49 修改
阅读量88 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大模型专题系列 文章标签： 人工智能
于 2025-04-19 16:02:27 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39698985/article/details/147307900

6. Evaluation and Tasks

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。该示例读取一个使用4-way张量并行和4-way管道并行的GPT模型，并输出一个使用2-way张量和2-way管道并行的模型。

    python tools/checkpoint/convert.py \  # 运行 checkpoint 转换脚本
        --model-type GPT \  # 指定模型类型为 GPT
        --load-dir checkpoints/gpt3_tp4_pp4 \
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Megatron-Core 进行大规模语言模型（LLM）训练【专题1】
04-18 108
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 Megatr
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 1744
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。
使用多块AMD GPU通过Megatron-DeepSpeed进行大型语言模型的预训练
数字人生
10-20 2175
微软通过将其DeepSpeed库整合到NVIDIA的框架中开发了Megatron-DeepSpeed。DeepSpeed是微软的优化库。它旨在简化和增强分布式训练和推理。DeepSpeed引入了一系列优化，使这些过程更高效、更有效。Megatron-LM是NVIDIA的大型且强大的变换器。它能够处理庞大的模型和复杂的深度学习任务，使其成为DeepSpeed带来的进步的理想起点。Megatron-DeepSpeed脱颖而出的是其对丰富功能的全面支持，从专家混合训练到课程学习。
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
03-26 890
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。
MT-NLG：使用DeepSpeed和Megatron训练Megatron-Turing NLG 530B，一个大规模生成语言模型
Together_CZ的博客
01-12 1044
Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Generative Language Model MT-NLG：使用DeepSpeed和Megatron训练Megatron-Turing NLG 530B，一个大规模生成语言模型
Pai-Megatron-Patch：围绕Megatron-Core打造大模型训练加速生态
2401_85378759的博客
09-12 1088
由于MCore在Transformer模型关键组件实现方面与Huggingface存在一定差异，导致在继续预训练或者微调时将Huggingface模型权重转换Mcore模型权重后执行前向推理会产生误差，该误差主要来自以下六个方面：
NVIDIA Megatron-LM: 大规模transformer模型训练研究
gitblog_00541的博客
10-11 657
NVIDIA Megatron-LM: 大规模transformer模型训练研究 项目介绍 NVIDIA Megatron-LM 是一个专为大规模语言模型(LLM)训练设计的开源框架，它利用了NVIDIA Megatron-Core库中的GPU优化技术。自从2019年首次推出以来，这个项目在AI社区引发了创新热潮，支持研究人员和开发者推进大型语言模型的进步。Megatron-LM不仅是一个研究平台...
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。
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 1566
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...
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 1690
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。
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
07-11 943
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。
均值聚合与PCA：优劣全解析
ZJQ的博客
08-05 31
摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 738
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
Opera浏览器v120.0.5543.128绿色版，集成多重加速引擎，告别卡顿与追踪
midou55com的博客
08-02 516
一、产品概况Opera 诞生于挪威，以“小巧、快速、安全”闻名。该绿色版基于官方最新稳定分支定制，免安装、不写注册表，解压即可运行，适用于 U 盘随身携带或本地无痕使用。二、核心特色极速内核原生 Blink 引擎，启动与页面加载速度优于多数同内核浏览器；精简皮肤与 16×16 图标进一步减少资源占用。高度可定制• 快速拨号：内置可视化定制工具，背景、图标、布局随心调整。• 鼠标手势 + 快捷键：支持自定义，浏览效率倍增。• 界面选项：可隐藏标题栏、一键全屏，打造极简视觉体验。
提升优快云文章在AI大模型的RAG搜索中引用率的综合策略分析,以“微学AI“为例
微学AI的博客
08-01 412
随着大型语言模型（LLM）与检索增强生成RAG技术的普及，AI驱动的搜索与问答正在成为获取技术信息的核心渠道。对于像“微学AI”这样的优快云技术博主而言，其文章能否被这些AI系统有效检索和引用，直接关系到其知识传播的广度、个人品牌的影响力以及潜在的技术领导力。本报告深入剖析了RAG系统的工作原理，并结合传统的搜索引擎优化（SEO）与新兴的AI内容优化策略，为优快云博主提出一套系统性的、可操作的优化方案。报告的核心观点是，创作者需要从“为人类读者写作”进化到“为人类与AI双重读者写作”.
【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
08-01 1438
YOLOv11在目标检测领域实现重大突破，通过动态骨干网络(Dyna-Backbone)和FPN++架构，在保持高帧率(≥60FPS)的同时提升小目标检测精度(AP_S提升5.6%)。创新采用CIoU++损失函数和类别平衡Focal Loss，结合Mosaic-Plus数据增强，参数量减少18%至6.5M。实验显示，该模型在COCO数据集上实现更高mAP，特别适合移动端部署，Jetson Xavier平台能耗比优化至3.2W·ms⁻¹，支持目标检测、实例分割等多任务场景。关键创新包括动态深度调整和双向特征金
DDoS 防护的未来趋势AI 如何改变安全行业
最新发布
2301_78078966的博客
08-05 713
​：AI正在重塑DDoS攻防的底层逻辑——攻击者利用AI实现攻击自动化与隐蔽化，防御者则通过AI驱动的动态响应与预测能力重建安全防线。未来安全行业的竞争，本质是AI技术迭代速度与攻防对抗深度的较量。
基于深度学习的医学图像分析：使用变分自编码器（VAE）实现医学图像生成
qq_74383080的博客
08-03 544
本文介绍了基于变分自编码器（VAE）的医学图像生成技术。首先概述了医学图像分析的定义及其在疾病模拟、图像增强和数据增强中的应用场景。然后详细讲解了VAE的理论基础，包括其编码器-解码器架构和生成多样性优势。文章提供了完整的代码实现流程：从环境准备、数据加载预处理，到VAE模型定义、训练和评估方法，最后展示了生成图像的可视化效果。该技术能够生成多样化的医学图像，支持医学研究和临床应用。读者可通过调整模型结构和参数进一步优化生成效果。
大模型退潮后，AI Agent接棒：从“智能助手”到“超级生产力”
weixin_52610848的博客
08-03 672
摘要： AI Agent作为大模型落地的关键载体，正从“智能助手”进化为“超级生产力工具”。其核心架构包含大脑（LLM驱动的思考中枢）、感知（多模态输入）和行动（工具调用与物理交互）三大模块，具备自主规划、协作与学习能力。当前应用覆盖个人助理（如AutoGPT）、产业协作（如MetaGPT模拟团队）及情感陪伴（如Pi）等场景，但面临幻觉错误、伦理对齐等挑战。未来将在企业服务、医疗、制造等垂直领域率先爆发，并逐步向“Agent+”生态演进，成为通往通用人工智能（AGI）的重要路径。 （字数：149）
megatron core安装
10-26
Megatron-LM是一款非常大的预训练语言模型，其核心组件通常指的是 Megatron-LM的代码库，它主要用于研究和部署Transformer架构的大规模机器学习应用。安装Megatron Core通常涉及以下几个步骤： 1. **环境配置**：首先需要Python 3.6或更高版本，以及一些必要的科学计算库如PyTorch、NumPy等。可能还需要GPU支持，因为Megatron是深度学习模型。 2. **克隆仓库**：从GitHub或其他官方源码地址下载megatron-lm的代码库，通常是通过`git clone`命令。 ```bash git clone https://github.com/huggingface/megatron-lm.git ``` 3. **构建安装**：进入项目目录后，你需要构建并安装模型。这通常涉及到安装依赖项，编译C++部分，然后运行安装脚本。 ```bash cd megatron-lm pip install -r requirements.txt make build python setup.py develop ``` 4. **初始化模型**：安装完成后，你可以通过API加载预训练模型，并开始处理任务。 5. **检查文档**：确保阅读项目的官方文档或README文件，以获取具体的安装指导和示例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI专题精讲

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值