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使用Megatron-LM的步驟

在了解了Megatron-LM的優勢后，我們可以開始使用它來訓練語言模型。以下是訓練語言模型的基本步驟，包括環境設置、數據預處理、模型訓練和轉換。

環境設置

最簡單的環境設置方法是從NGC拉取一個NVIDIA PyTorch容器，該容器包含所有必要的安裝。你可以用以下命令啟動容器并克隆Megatron-LM庫：

    docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3

    git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM

在容器內，你還需要添加分詞器的詞匯文件和合并表。

數據預處理

在本教程中，我們將以CodeParrot模型和數據為例。首先，需要將訓練數據轉換為松散的JSON格式，每行包含一個文本樣本。

    from datasets import load_dataset



    train_data = load_dataset('codeparrot/codeparrot-clean-train', split='train')

    train_data.to_json("codeparrot_data.json", lines=True)

接下來，數據會被標記化、隨機化并處理為二進制格式，用于訓練。

訓練

你可以配置模型架構和訓練參數，然后在8個GPU上進行預訓練。以下是一個示例腳本：

    GPUS_PER_NODE=8

    MASTER_ADDR=localhost

    MASTER_PORT=6001

    NNODES=1

    NODE_RANK=0

    WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES))

    DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT"

    CHECKPOINT_PATH=/workspace/Megatron-LM/experiments/codeparrot-small

    VOCAB_FILE=vocab.json

    MERGE_FILE=merges.txt

    DATA_PATH=codeparrot_content_document

    GPT_ARGS="--num-layers 12

    --hidden-size 768

    --num-attention-heads 12

    --seq-length 1024

    --max-position-embeddings 1024

    --micro-batch-size 12

    --global-batch-size 192

    --lr 0.0005

    --train-iters 150000

    --lr-decay-iters 150000

    --lr-decay-style cosine

    --lr-warmup-iters 2000

    --weight-decay .1

    --adam-beta2 .999

    --fp16

    --log-interval 10

    --save-interval 2000

    --eval-interval 200

    --eval-iters 10

    "

    TENSORBOARD_ARGS="--tensorboard-dir experiments/tensorboard"

    python3 -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS 

            pretrain_gpt.py 

            --tensor-model-parallel-size 1 

            --pipeline-model-parallel-size 1 

            $GPT_ARGS 

            --vocab-file $VOCAB_FILE 

            --merge-file $MERGE_FILE 

            --save $CHECKPOINT_PATH 

            --load $CHECKPOINT_PATH 

            --data-path $DATA_PATH 

            $TENSORBOARD_ARGS

此設置使用數據并行，但對于非常大的模型，您也可以使用模型并行。第一種選擇是張量并行，將單個Transformer模塊的執行分布到多個GPU上；第二種選擇是流水線并行，將Transformer模塊分成等大的階段。

轉換為Transformers模型

訓練完成后，我們希望在Transformers中使用該模型，例如用于評估或生產部署?？梢酝ㄟ^以下命令將其轉換為Transformers模型：

    # 在容器外執行：

    mkdir -p nvidia/megatron-codeparrot-small

    # 從容器復制權重

    sudo docker cp CONTAINER_ID:/workspace/Megatron-LM/experiments/codeparrot-small/iter_0150000/mp_rank_00/model_optim_rng.pt nvidia/megatron-codeparrot-small

    git clone https://github.com/huggingface/transformers.git

    git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git

    export PYTHONPATH=Megatron-LM

    python transformers/src/transformers/models/megatron_gpt2/convert_megatron_gpt2_checkpoint.py nvidia/megatron-codeparrot-small/model_optim_rng.pt

結論

通過使用Megatron-LM，您可以高效地訓練大規模語言模型。雖然它增加了一些額外的預處理和轉換步驟，但對于大規模模型的預訓練或擴展微調非常有用。根據您的需求選擇合適的框架和模型大小是至關重要的。希望本文為您提供了對使用Megatron-LM的清晰指導。

FAQ

問：為什么選擇Megatron-LM進行大規模模型訓練？
- 答：Megatron-LM優化了GPU上的訓練速度，特別是在數據加載和CUDA核融合方面，能顯著提升訓練效率。
問：如何設置Megatron-LM的訓練環境？
- 答：可以通過NGC拉取NVIDIA的PyTorch容器，或者根據需求手動安裝PyTorch、CUDA、NCCL和APEX等軟件。
問：訓練大規模模型時需要注意哪些事項？
- 答：需要根據模型大小選擇合適的并行策略，如數據并行或模型并行；同時，注意模型的超參數設置和訓練數據的預處理。
問：如何將訓練好的模型轉換為Transformers格式？
- 答：可以使用Hugging Face提供的轉換腳本，將Megatron-LM模型轉換為Transformers支持的格式。
問：使用Megatron-LM有哪些性能優化技術？
- 答：Megatron-LM通過數據加載器優化和CUDA核融合等技術，顯著提升了訓練效率并減少了內存使用。