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NeMo-Framework-Launcher

NeMo-Framework-Launcher

云原生工具助力大规模AI模型高效训练

NeMo-Framework-Launcher是一个用于启动NeMo Framework训练作业的云原生工具。它专注于生成式AI模型的基础模型训练，集成了模型并行、分布式优化和混合精度训练等技术。该工具简化了在云端或本地集群上的训练流程，支持集群配置、数据处理、模型训练、微调和评估。适用于GPT、BERT和T5等模型，可扩展至数千GPU，支持大规模语言模型训练。

NeMo FrameworkAI模型训练大规模语言模型分布式计算云原生工具Github开源项目
GitHub文档

NeMo框架启动器

NeMo框架启动器是一个云原生工具，用于启动端到端的NeMo框架训练任务。

更多信息请参考NeMo启动器指南。

NeMo框架专注于生成式AI模型的基础模型训练。大型语言模型（LLM）预训练通常需要大量计算和模型并行性来高效扩展训练。NeMo框架包含最新的大规模训练技术，包括：

  • 模型并行
    • 张量
    • 流水线
    • 序列
  • 分布式优化器
  • 混合精度训练
    • FP8
    • BF16
  • 分布式检查点
  • 社区模型
    • LLAMA-2

NeMo框架模型训练可扩展到数千个GPU，可用于对数万亿个标记进行LLM训练。

启动器旨在成为一个简单易用的工具，用于在CSP或本地集群上启动NeMo FW训练任务。启动器通常从头节点使用，只需要最小的Python安装。

启动器将生成并启动集群调度器的提交脚本，并组织存储作业结果。启动器附带经过测试的配置文件，但用户可以轻松修改配置文件中的任何内容。

NeMo FW启动器经过NeMo FW容器测试，可以在此处申请。访问权限自动授予。用户还可以轻松配置启动器以使用他们想提供的任何容器镜像。

NeMo FW启动器支持：

  • 集群设置和配置
  • 数据下载、整理和处理
  • 模型并行配置
  • 模型训练
  • 模型微调（SFT和PEFT）
  • 模型评估
  • 模型导出和部署

我们支持的一些模型包括：

  • GPT
    • 预训练、微调、SFT、PEFT
  • BERT
  • T5/MT5
    • PEFT、MoE（非专家）

更多详情请参见功能矩阵。

安装

NeMo框架启动器应该安装在头节点或本地机器的虚拟Python环境中。

git clone https://github.com/NVIDIA/NeMo-Framework-Launcher.git
cd NeMo-Framework-Launcher
pip install -r requirements.txt

使用

开始使用NeMo框架启动器的最佳方式是学习NeMo框架操作手册

在.yaml文件中配置好所有内容后，可以使用以下命令运行启动器：

python main.py

由于启动器使用Hydra，任何配置都可以直接在.yaml文件中或通过命令行覆盖。有关更多信息，请参阅Hydra的覆盖语法。

贡献

欢迎贡献！

要为NeMo框架启动器做出贡献，只需在GitHub上创建一个包含更改的拉取请求。拉取请求经NeMo FW开发人员审核、批准并通过单元和CI测试后，将被合并。

许可证

NeMo框架启动器采用Apache 2.0许可证授权

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