llm_training_handbook 项目介绍
项目概述
llm_training_handbook 是一个开放的方法集合，旨在帮助用户成功地训练大型语言模型（Large Language Models，LLM）。本项目主要面向那些需要技术支持的LLM训练工程师和操作员，因此内容中包含大量脚本和可复制粘贴的命令，以便用户能够迅速解决问题。与之相关的一个项目是 The Large Language Model Training Playbook，针对不关注技术细节但希望了解详细概览和概念的用户。
主要内容
项目内容涵盖以下几个主题，这些主题将随着时间的推移不断扩展和完善：
模型并行化
模型并行化是指在多个处理器之间分配大型模型的计算工作，从而提高效率和速度。此模块提供了相关技术的详细指导，以帮助应对大型模型训练中的挑战。
最大化吞吐量
该模块的目标是优化模型训练过程中数据的处理速度和效率，从而在相同时间段内处理更多的数据，提高训练效率。
张量精度 / 数据类型
在训练过程中，选择合适的张量精度和数据类型是至关重要的，它们对模型的性能以及资源消耗有着直接影响。此部分提供了详细的策略和建议。
训练超参数和模型初始化
超参数的选择以及模型的初始设置都可能对最终效果有显著影响。此模块帮助用户了解如何设置和调整这些因素以达到最佳训练效果。
不稳定性问题
模型训练过程可能会遭遇不稳定性问题，这部分内容提供了解决这类问题的方法和策略，以确保训练过程的顺利进行。
调试软件和硬件故障
模型训练中难免会遇到软件或硬件故障，模块中提供了调试这些故障的指南，帮助用户尽快恢复工作。
SLURM
SLURM是一个集中式资源管理系统，适用于分布式集群环境下的工作任务管理。本模块将介绍如何在LLM训练中有效使用SLURM。
资源
提供与LLM训练相关的资源，包括工具、社区和文献，帮助用户拓展知识和技术背景。
许可证
本项目中的内容遵循 Attribution-ShareAlike 4.0 International 许可协议发布。除非另有说明，本仓库中的代码按照 Apache License, Version 2.0 许可协议授权。
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