开源并行训练系统 ColossalAI 表示,已低成本复现了一个 ChatGPT 训练的基本流程,包括 stage 1 预训练、stage 2 的奖励模型的训练,以及最为复杂的 stage 3 强化学习训练。具体亮点包括:
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一个开源完整的基于 PyTorch 的 ChatGPT 等效实现流程,涵盖所有 3 个阶段,可以帮助你构建基于预训练模型的 ChatGPT 式服务。
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提供了一个迷你演示训练过程供用户试玩,它只需要 1.62GB 的 GPU 显存,并且可能在单个消费级 GPU 上实现,单GPU模型容量最多提升10.3 倍。
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与原始 PyTorch 相比,单机训练过程最高可提升7.73 倍,单 GPU 推理速度提升 1.42 倍,仅需一行代码即可调用。
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在微调任务上,同样仅需一行代码,就可以在保持足够高的运行速度的情况下,最多提升单GPU的微调模型容量3.7 倍。
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提供多个版本的单 GPU 规模、单节点多 GPU 规模和原始 1750 亿参数规模。还支持从 Hugging Face 导入 OPT、GPT-3、BLOOM 和许多其他预训练的大型模型到你的训练过程中。
from chatgpt.nn import GPTActor, GPTCritic, RewardModel
from chatgpt.trainer import PPOTrainer
from chatgpt.trainer.strategies import ColossalAIStrategy
strategy = ColossalAIStrategy(stage=3, placement_policy='cuda')
with strategy.model_init_context():
actor = GPTActor().cuda()
critic = GPTCritic().cuda()
initial_model = deepcopy(actor).cuda()
reward_model = RewardModel(deepcopy(critic.model)).cuda()
trainer = PPOTrainer(strategy, actor, critic, reward_model, initial_model,...)
trainer.fit(prompts)
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