ml-engineering
大规模语言模型与多模态模型的训练方法
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明，帮助工程师成功训练大规模语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）。内容涵盖丰富的脚本和命令，适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验，提供有效解决方案，并持续更新，服务于ML社区。
ml-engineering 项目介绍
ml-engineering 是一个开放的机器学习工程知识库,旨在帮助工程师们成功训练大型语言模型和多模态模型,并进行推理。这个项目由Stas Bekman创建和维护,汇集了他在训练大型语言模型和多模态模型过程中积累的丰富经验和见解。
项目内容
该项目涵盖了机器学习工程的多个方面:
-
洞察:介绍AI领域的工程挑战和成功要素。
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硬件:详细介绍计算资源、存储系统和网络设施。
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编排:主要关注SLURM这一常用的集群管理和作业调度系统。
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训练:提供模型训练相关的指南。
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推理:分享模型推理的见解。
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开发:包括调试、故障排除和测试等方面的技巧。
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其他资源:收集了LLM/VLM相关的历史记录。
特色内容
该项目还提供了一些特别有用的内容:
- 高端加速器和网络设备的性能比较表格
- 常用工具脚本,如网络吞吐量基准测试和节点连接测试
- 实用指南,如PyTorch应用程序调试、SLURM使用技巧等
- 公开可用的LLM/VLM训练日志收集
项目形式
ml-engineering 以开放的方式呈现:
- 在GitHub上开源,鼓励社区贡献
- 提供PDF版本下载
- 设有社区讨论区,方便交流经验
- 定期更新,作者会在Twitter上发布重要更新
项目价值
这个项目对机器学习工程师和研究者来说极具价值:
- 提供了大规模模型训练的第一手经验
- 涵盖了从硬件到软件的全面知识
- 实用性强,包含大量可直接使用的脚本和命令
- 持续更新,反映最新的技术发展
- 开放共享,促进了整个ML社区的知识传播
总的来说,ml-engineering 是一个独特而宝贵的资源,为大规模机器学习模型的训练和部署提供了全面的技术支持和实践指导。
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