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如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上,并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗 Accelerate 的创建是为了支持跨 GPU 和 TPU 的分布式训练,并使其能够非常容易的集成到训练代码中。🤗 Transformers 还支持使用 Trainer API 来训练,其在 PyTorch 中提供功能完整的训练接口,甚至不需要自己编写训练的代码。 Megatron-LM 是研究人员用于预训练大型 Transformer 模型的另一个流行工具,它是 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发的一个强大框架。与 accelerate 和 Trainer 不同,Megatron-LM 使用起来并不简单,对于初学者来说可能难以上手。但它针对 GPU 上的训练进行了高度优化。在这篇文章中,你将学习如何使用 Megatron-LM 框架在 NVIDIA GPU 上训练语言模型,并将其与 transformers 结合。 我们将分解在此框架中训练 GPT2 模型的不同步骤,包括: 环境设置 数据预处理 训练 ...

技术分享 | 一文了解 MySQL Optimizer Trace 的神奇功效

作者:Mutlis CSDN & 阿里云 & 知乎 等平台优质作者,擅长Oracle & MySQL等主流数据库系统的维护和管理等 本文来源:原创投稿 * 爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。 前言 对于 MySQL 5.6 以及之前的版本来说,查询优化器就像是一个黑盒子一样,你只能通过 EXPLAIN 语句查看到最后优化器决定使用的执行计划,却无法知道它为什么做这个决策。这对于一部分喜欢刨根问底的⼩伙伴来说简直是灾难:“我就觉得使用其他的执行方案⽐ EXPLAIN 输出的这种方案强,凭什么优化器做的决定和我想的不一样呢?”这篇文章主要介绍使用 optimizer trace 查看优化器生成执行计划的整个过程。 optimizer trace 表的神奇功效 在 MySQL 5.6 以及之后的版本中,设计 MySQL 的大叔贴⼼的为这部分小伙伴提出了一个 optimizer trace 的功能,这个功能可以让我们方便的查看优化器生成执行计划的整个过程,这个功能的开启与关闭由系统变量 optimizer_trace 决定,我们...

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