目前，大模型的發(fā)展已經(jīng)非常火熱，關(guān)于大模型的訓(xùn)練、微調(diào)也是各個(gè)公司重點(diǎn)關(guān)注方向。但是大模型訓(xùn)練的痛點(diǎn)是模型參數(shù)過大，動(dòng)輒上百億，如果單靠單個(gè)GPU來完成訓(xùn)練基本不可能。所以需要多卡或者分布式訓(xùn)練來完成這項(xiàng)工作。 1.1 目前主流的大模型分布式訓(xùn)練主要包

在PyTorch中，.pt、.pth和.pth.tar都是用于保存訓(xùn)練好的模型的文件格式，它們之間的主要區(qū)別如下： .pt文件是PyTorch 1.6及以上版本中引入的新的模型文件格式，它可以保存整個(gè)PyTorch模型，包括模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)以及優(yōu)化器狀態(tài)等信息。.pt文件是一個(gè)二進(jìn)制文件，可以通過torc

通常我們可以看到有Caffe或Pytorch或TensorFlow的模型參數(shù)文件 不同的團(tuán)隊(duì)可能會(huì)使用不同的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架, 然后使用其 內(nèi)部的模型權(quán)重保存函數(shù) 進(jìn)行保存, 以便之后 自己的復(fù)用 或 發(fā)布開源 , 讓別人使用自己已經(jīng)訓(xùn)練好的模型權(quán)重, 在其基礎(chǔ)上進(jìn)一步做改進(jìn)或訓(xùn)練 那么該團(tuán)

框架是MMSegmentation； 自己的數(shù)據(jù)集是 voc 格式； 代碼：https://github.com/NVlabs/SegFormer mmlab環(huán)境的安裝：https://blog.csdn.net/Scenery0519/article/details/129595886?spm=1001.2014.3001.5501 mmseg 教程文檔：https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/useful_tools.html#id10 首先需要配置好 mmlab 環(huán)境。 參考 mmlab環(huán)

目標(biāo) ：基于 pytorch 、 transformers 做中文領(lǐng)域的nlp開箱即用的訓(xùn)練框架，提供全套的訓(xùn)練、微調(diào)模型（包括大模型、文本轉(zhuǎn)向量、文本生成、多模態(tài)等模型）的解決方案； 數(shù)據(jù) ： 從開源社區(qū)，整理了海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，幫助用戶可以快速上手； 同時(shí)也開放訓(xùn)練數(shù)據(jù)模版，可以快

動(dòng)手點(diǎn)關(guān)注 干貨不迷路 項(xiàng)目地址：https://github.com/bytedance/primus 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，模型及訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)量越來越大，也都趨向于通過分布式訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)。而算法工程師通常需要對(duì)這些分布式框架涉及到的底層文件存儲(chǔ)和調(diào)度系統(tǒng)有較深的理解，才能夠快速批量開啟模

Ignite是Pytorch配套的高級(jí)框架，我們可以借其構(gòu)筑一套標(biāo)準(zhǔn)化的訓(xùn)練流程，規(guī)范訓(xùn)練器在每個(gè)循環(huán)、輪次中的行為。本文將不再贅述Ignite的具體細(xì)節(jié)或者API，詳見官方教程和其他博文。本文將分析Ignite的運(yùn)行機(jī)制、如何將Pytorch訓(xùn)練代碼轉(zhuǎn)為Ignite范式，最后給出個(gè)人設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)

快速?gòu)?fù)制當(dāng)前代碼到下一行：ctrl+D 格式化代碼（快速整理代碼）：ctril+alt+L 一步一步來，后續(xù)會(huì)不停添加功能。 先創(chuàng)建項(xiàng)目結(jié)構(gòu)：搭建框架 (36條消息) SSM框架模板（高配：一次性配完所有需要的配置文件）_one day321的博客-CSDN博客 登錄與注冊(cè) 功能實(shí)現(xiàn) 的問題： 登錄很簡(jiǎn)單，

GPT-SoVITS是一款創(chuàng)新的跨語言音色克隆工具，同時(shí)也是一個(gè)非常棒的少樣本中文聲音克隆項(xiàng)目。 它是是一個(gè)開源的TTS項(xiàng)目，只需要1分鐘的音頻文件就可以克隆聲音，支持將漢語、英語、日語三種語言的文本轉(zhuǎn)為克隆聲音，作者已測(cè)試，部署很方便，訓(xùn)練速度很快，效果很好。

本文分享自華為云社區(qū)《全套解決方案：基于pytorch、transformers的中文NLP訓(xùn)練框架，支持大模型訓(xùn)練和文本生成，快速上手，海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)》，作者： 汀丶 。 目標(biāo) ：基于 pytorch 、 transformers 做中文領(lǐng)域的nlp開箱即用的訓(xùn)練框架，提供全套的訓(xùn)練、微調(diào)模型（包括大模型、文本

大語言模型（LLM）是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域最核心的技術(shù)，以 GPT-4 為代表的大語言模型展現(xiàn)出了類人的學(xué)習(xí)能力。其中，情境學(xué)習(xí)（In-context Learning）是大語言模型最神秘的能力之一。如下圖所示，在這種情境學(xué)習(xí)的范式下，大模型無需更新任何參數(shù)，僅依賴幾個(gè)示例樣本（demonstrations）就可以學(xué)習(xí)新任務(wù)，執(zhí)行新樣本的預(yù)測(cè)。

歡迎關(guān)注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132334671 Paper: OpenFold: Retraining AlphaFold2 yields new insights into its learning mechanisms and capacity for generalization OpenFold: 重新訓(xùn)練 AlphaFold2 揭示對(duì)于學(xué)習(xí)機(jī)制和泛化能力的新見解 OpenFold 是可訓(xùn)練的開源實(shí)

MMPretrain是全新升級(jí)的開源預(yù)訓(xùn)練框架。它已著手提供多個(gè)強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練骨干網(wǎng)并支持不同的預(yù)訓(xùn)練策略。MMPretrain 源自著名的開源項(xiàng)目 MMClassification 和MMSelfSup，并開發(fā)了許多令人興奮的新功能。目前，預(yù)訓(xùn)練階段對(duì)于視覺識(shí)別至關(guān)重要。憑借豐富而強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型，我們目

背景 ChatGPT 已經(jīng)問世一年+了，在訓(xùn)練 ChatGPT 中必不可少的一環(huán)是 RLHF 訓(xùn)練，目前開源社區(qū)已經(jīng)有了不少 RLHF 訓(xùn)練框架比如，TRL, DeepSpeedChat 或者最近熱門的 LLaMA Factory。這些框架往往是基于 ZeRO 等并行方式，將 RLHF 算法中的四個(gè)模型切片后放到同一個(gè) GPU 上。在模型規(guī)模越來越