
使用場景
用於訓練大規模語言模型,如BERT或GPT。
在醫學圖像分析中,用於訓練跨多個數據中心的深度學習模型。
在金融領域,用於風險評估模型的全球分佈式訓練。
產品特色
ElasticDeviceMesh:支持容錯訓練,動態管理全球進程組。
異步分佈式檢查點:減少模型保存的時間,提高計算利用率。
即時檢查點恢復:允許節點在訓練中途加入,快速獲取模型狀態。
自定義Int8 All-Reduce Kernel:減少通信負載,提高帶寬利用率。
最大化帶寬利用:通過分片技術提高網絡帶寬利用率。
PyTorch FSDP2 / DTensor ZeRO-3實現:支持模型權重、梯度和優化器狀態的分片。
CPU Off-Loading:將Diloco優化器所需的所有張量卸載到CPU內存,減輕GPU負擔。
使用教程
1. 克隆倉庫:使用git clone命令克隆PrimeIntellect-ai/prime項目到本地。
2. 安裝uv:按照項目頁面提供的指令安裝uv工具。
3. 設置環境:安裝iperf工具,創建虛擬環境並激活,同步依賴。
4. 登錄Hugging Face:使用huggingface-cli命令登錄Hugging Face平臺。
5. 運行測試:使用提供的命令運行測試,驗證設置是否正確。
6. 運行DiLoCo:使用helper腳本在本地測試DiLoCo。
7. 運行完整測試套件:確保至少有兩個GPU,然後運行pytest命令。
8. 導出檢查點:使用提供的export_dcp.py腳本將訓練腳本保存的檢查點轉換為Hugging Face兼容模型。
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