gpt-neox
大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
GPT-NeoX 项目介绍
GPT-NeoX 是一个用于在 GPU 上训练大规模语言模型的库，由 EleutherAI 开发。这个项目的目标是提供一个集中的、易于访问的平台，以收集和优化自回归语言模型的训练技术，加速大规模训练的研究。
项目背景和目的
GPT-NeoX 基于 NVIDIA 的 Megatron 语言模型框架，并结合了 DeepSpeed 的技术，以及一些独创的优化方法。这个库已被广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，包括橡树岭国家实验室、CarperAI、Stability AI、Together.ai 以及一些大学和研究机构。
支持的硬件和软件
GPT-NeoX 的独特之处在于它支持多种系统和硬件，包括通过 Slurm、MPI 及 IBM Job Step Manager 启动的能力，可以在大规模计算环境下运行，如 AWS、CoreWeave、橡树岭国家实验室的 Summit 和 Frontier、LUMI 超级计算机等。
主要功能
- 分布式训练与并行化：使用 ZeRO 和 3D 并行技术进行分布式训练。
- 多样化的系统支持：支持多种系统和硬件配置。
- 尖端的结构创新：包括旋转和慨定的位置信息嵌入、并行前馈注意力层以及快速注意力机制。
- 预定义配置：为流行架构（如 Pythia、PaLM、Falcon 和 LLaMA）提供预定义配置。
- 课程学习：通过课程学习策略提高模型性能。
- 开源生态系统链接：轻松连接到 Hugging Face 的
tokenizers和transformers库，通过 WandB、Comet 和 TensorBoard 监控实验，并通过语言模型评估工具进行评估。
新闻和更新
项目不断进化，持续集成新的功能，例如：
- 支持偏好学习、奖励建模的最新方法。
- 支持 Comet ML 集成，这是一个机器学习监控平台。
- 支持 AMD MI250X GPU 和 RWKV 模型的平行管线。
- 增强闪速注意力的实现，支持 Alibi 位置嵌入。
版本更新与支持
GPT-NeoX 2.0 版本构建在最新的 DeepSpeed 上，并将持续维护，早期版本则使用了基于旧版本 DeepSpeed 的 DeeperSpeed。用户可以通过版本发布信息获取不同版本的快照。
快速开始指南
- 环境与依赖配置：确保使用支持的 Python 和 PyTorch 版本，安装依赖。
- 训练与微调：利用深度并行性和数据并行性，调节模型参数与数据路径，以适应不同的硬件配置。
- 推理与评估：建议通过 Hugging Face 的转换器库进行推理，支持多种生成模式和评估任务。
数据集和监控
GPT-NeoX 支持多种预配置数据集和自定义数据的使用，通过 WandB、TensorBoard 和 Comet 对实验进行全面监控。
GPT-NeoX 项目致力于提供高效的工具和支持，有助于推动大规模语言模型的研究与应用。通过不断的更新与改进，GPT-NeoX 努力为开发者提供最新的技术支持与便捷的使用体验。
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