YaFSDP

YaFSDP是一个分布式数据并行框架,专为与transformer类神经网络结构良好协作而设计。它在预训练大型语言模型(Large Language Models, LLMs)时比传统的FSDP快20%,并且在高内存压力条件下表现更佳。YaFSDP旨在减少通信和内存操作的开销。

需求人群:

"YaFSDP框架适用于需要处理大规模数据和模型的机器学习研究人员和工程师。它特别适合于那些需要在高内存压力环境下进行深度学习模型训练的场景,例如大型语言模型的预训练和微调。"

使用场景示例:

使用YaFSDP进行7B至70B参数规模的语言模型预训练。

在64至256个设备上应用YaFSDP进行模型训练,以提高效率。

利用YaFSDP进行2048至8192个token序列的模型训练。

产品特色:

支持大规模语言模型的高效预训练。

优化了内存和通信操作,提高了训练效率。

提供了详细的使用示例,包括因果预训练和监督微调。

基于NVIDIA PyTorch图像构建,集成了必要的补丁库。

支持自定义事件通知,便于开发者根据需要接收更新。

在A100 80G集群上进行了性能评估,确保了框架的高性能。

使用教程:

1. 克隆YaFSDP的GitHub仓库到本地环境。

2. 根据示例文件夹中的指导文档设置Docker环境。

3. 运行docker/build.sh脚本来构建所需的Docker镜像。

4. 根据具体的训练需求,选择合适的示例脚本进行模型训练。

5. 监控训练过程中的内存和通信开销,确保系统稳定运行。

6. 根据需要调整YaFSDP的配置参数,优化模型训练性能。

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