ML Engineering 学习资料汇总 - 大型语言模型和多模态模型训练指南
Ray
ML Engineering - 大型语言模型训练工程师必备资源
Machine Learning Engineering Open Book是一个开源项目,旨在为大型语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)的训练提供全面的工程指导。无论你是经验丰富的ML工程师,还是刚刚踏入这个领域的新手,这里都有大量有价值的资源供你学习和参考。
项目概览
该项目由Stas Bekman创建和维护,汇集了他在训练BLOOM-176B和IDEFICS-80B等大型开源模型过程中积累的丰富经验。内容涵盖了从硬件选择到模型调试的方方面面,是一本名副其实的"ML工程开放手册"。
主要内容
项目分为以下几个主要部分:
实用工具
项目还提供了一些非常实用的工具和脚本:
- all_reduce_bench.py: 用于测试网络吞吐量的简单工具。
- torch-distributed-gpu-test.py: 快速测试节点间连接的工具。
学习指南
对于初学者,以下资源可能特别有用:
持续更新
项目维护者Stas Bekman会在他的Twitter上发布重要更新。你也可以下载项目的PDF版本以便离线阅读。
结语
ML Engineering Open Book是一个不可多得的学习资源,无论你是想深入了解大规模语言模型训练的技术细节,还是寻找解决特定问题的方法, 这里都能找到有价值的信息。欢迎访问项目GitHub页面探索更多内容,也鼓励有经验的工程师为这个开源项目做出贡献,让我们共同推动AI工程领域的发展!
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