CoLLiE

CoLLiE 项目介绍

CoLLiE，全称为“Collaborative Tuning of Large Language Models in an Efficient Way”，是一个帮助用户从零开始训练大语言模型的完整工具箱。它不仅为用户提供了全面的工具，更是一个整合先进技术和服务的开放平台。

为什么选择CoLLiE

选择CoLLiE的理由有很多。首先，CoLLiE能从数据预处理到模型微调提供全面的支持，包括模型的存储和训练过程中的各项指标监测。它整合了现有的并行策略、参数微调方法和高效优化器，显著加快了训练速度，提高了训练质量，并降低了训练成本。

此外，CoLLiE兼容多种主流模型，比如MOSS、InternLM、LLaMA和ChatGLM等，用户可以灵活切换。在设计上，CoLLiE既为初学者提供了快速入门文档，也为有经验的用户提供了高度可定制化的功能，能满足不同的需求。

特点

CoLLiE基于DeepSpeed和PyTorch，特点鲜明：

• 并行策略：支持数据并行、流水线并行、张量并行以及零冗余优化器。
• 高效微调：包括LOMO、LoRA和Flash Attention等技术。
• 设计优雅和用户友好，让用户享受流畅的使用体验。

CoLLiE支持的模型

CoLLiE支持下列系列的模型：

• MOSS系列
• InternLM系列
• LLaMA系列
• ChatGLM系列

安装与使用

在使用CoLLiE之前，用户需要确保系统满足以下条件：PyTorch版本至少为1.13，CUDA版本不低于11.6，并且操作系统为Linux。安装方法多样，用户既可以通过PyPI，也可以通过源码安装。

安装成功后，用户可以参考文档中的快速开始指南，使用示例代码训练大语言模型，如Moss，并通过优化器LOMO来提高效率。同时，CoLLiE的设计允许用户利用各类插件来扩展功能，如Monitor监测器和异步DataProvider等。

社区与贡献者

CoLLiE的成功离不开活跃的社区支持和贡献者的贡献。无论是项目的开发、维护还是推广，社区的力量和贡献者的努力都不可或缺。

引用我们

我们欢迎并感谢大家引用和使用CoLLiE，并期待与大家在大语言模型训练领域进一步合作与交流。

通过这个项目，CoLLiE希望为大模型训练提供一个更加高效和友好的工具箱，助力广大开发者和研究人员在语言模型领域的探索。无论你是初学者还是专业人士，CoLLiE都能为你的学习和研究之路提供强力支持。