
large_language_model_training_playbook 是 Hugging Face 开源的大型语言模型训练工具箱,旨在提供一个开放的实施技巧、诀窍和资源集合,帮助研究人员和工程师更好地训练大型语言模型。
该项目包含了从模型架构选择、并行策略、超参数设置到吞吐量优化、不稳定性处理等多个方面的内容,是一个非常全面和实用的大模型训练指南。

项目的 GitHub 仓库是最重要的学习资源,包含了所有的文档和代码:
large_language_model_training_playbook GitHub 仓库
关于如何选择合适的模型架构,可以参考:
Deciding on a model architecture
大模型训练中并行策略的选择非常重要,可以查看:
合适的超参数对训练效果至关重要:
Selecting training hyper-parameters and model initializations
如何提高训练吞吐量:
大模型训练中经常遇到的不稳定问题:
Avoiding, recovering from and understanding instabilities
软硬件问题的调试:
Debugging software and hardware failures
项目还收集了一些公开的训练日志等资源:
large_language_model_training_playbook 为大型语言模型的训练提供了宝贵的经验总结和实用指南。无论你是刚接触大模型训练还是有一定经验的研究者,都可以从中获益良多。希望这个资源汇总能帮助你更好地利用这个优秀的开源项目!


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