EasyLM

EasyLM 项目介绍

项目概述

EasyLM 是一个专为简化大型语言模型（LLMs）操作而设计的项目。它提供了一站式解决方案，可用于在 JAX/Flax 环境下对 LLMs 进行预训练、微调、评估和服务。得益于 JAX 的 pjit 功能，EasyLM 可以扩展 LLM 的训练规模，最高可扩展到数百个 TPU/GPU 加速器。

搭建在 Huggingface 的 transformers 和 datasets 之上，EasyLM 以简单易用、易于定制的代码库为特色，消除了许多其他框架的复杂性，让用户可以更轻松地训练大型语言模型。

技术背景

EasyLM 依托 JAX/Flax 构建，利用 JAX 的 pjit 实用工具，可以通过在多个加速器间分片模型权重和训练数据，实现对无法在单个加速器上适应的大型模型进行训练。目前，EasyLM 支持单主机内多 TPU/GPU 的训练，同时支持在 Google Cloud TPU Pods 上的多主机训练。

支持的模型

EasyLM 当前支持以下语言模型：

• LLaMA
• LLaMA 2
• LLaMA 3

社区与交流

EasyLM 还运营着一个非官方的 Discord 社区，专注于在 JAX 中训练 LLM 的相关讨论。该服务器设有多个专门频道，供讨论 EasyLM、JaxSeq、Alpa 和 Levanter 等基于 JAX 的 LLM 框架。

使用 EasyLM 训练的模型

OpenLLaMA

OpenLLaMA 是 EasyLM 团队对 LLaMA 的许可证宽松的再现版本，它可用于商业用途。OpenLLaMA 可以在 EasyLM 中作为 LLaMA 权重的替代品使用。

Koala

Koala 是一个基于 LLaMA 微调的新聊天机器人。如果对 Koala 聊天机器人感兴趣，可以查看相关博客及本地运行文档。

安装方法

安装过程根据设备环境的不同而有所不同：

• GPU 主机安装：可以通过 Anaconda 快速配置 GPU 环境。
• Cloud TPU 主机安装：TPU 主机 VM 自带 Python 和 PIP，只需运行提供的脚本即可完成安装。

文档和参考

EasyLM 的详细文档可在项目的文档目录中找到。如果 EasyLM 对您的研究或应用有帮助，请使用提供的 BibTeX 条目进行引用。

致谢

EasyLM 的一些关键实现来源于其他开源项目，如:

• LLaMA 实现借鉴于 JAX_llama
• JAX/Flax GPT-J 和 RoBERTa 实现来自 transformers
• 大部分 JAX 实用程序来源于 mlx
• 整个代码库深受 JAXSeq 的启发

通过 EasyLM，模型训练变得更加高效和轻松，帮助用户更好地探索语言模型的潜力。