本文介绍: 数据情况:预训练数据已经用qwen-tokenizer分过词。所以不需要准备数据。如果需没有数据,也可以从Pai-Megatron上拉数据。克隆Pai-Megatron-Patch源代码并拷贝到工作目录/mnt/workspace/下。注意:EXTRA_VOCAB_SIZE,7B使用85,14B和72B模型使用213。目标:使用qwen基座来做CT。

通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践 – 知乎

https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/blob/main/examples/megatron.md

背景:

        目标:使用qwen基座来做CT。

        数据情况:预训练数据已经用qwen-tokenizer分过词。所以不需要准备数据。如果需没有数据,也可以从Pai-Megatron上拉数据。

Megatron训练流程:

      Pai-Megatron-Patch 克隆Pai-Megatron-Patch源代码并拷贝到工作目录/mnt/workspace/下。

# 开源网站获取训练代码
git clone --recurse-submodules https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch.git
# wget获取训练代码
https://atp-mode

原文地址:https://blog.csdn.net/Trance95/article/details/135621136

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