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Large-scale language modeling tutorials with PyTorch

Primary LanguageJupyter NotebookApache License 2.0Apache-2.0

Large-scale language modeling tutorials with PyTorch

안녕하세요. 저는 TUNiB에서 머신러닝 엔지니어로 근무 중인 고현웅입니다. 이 자료는 대규모 언어모델 개발에 필요한 여러가지 기술들을 소개드리기 위해 마련하였으며 기본적으로 PyTorch와 Transformer 언어모델에 대한 지식이 있다고 가정하고 만들었습니다. 내용 중 틀린부분이 있거나 궁금하신 부분이 있으시면 이슈나 메일로 문의 주시면 감사하겠습니다.

  • 목차의 대분류는 '세션', 소분류는 '챕터'라고 명명하였습니다.
  • 모든 소스코드 및 노트북 파일은 Github 에 공개되어 있습니다.
  • Github에서 열람하시는 것보다 NBViewer 로 열람하시는 것을 추천드립니다.

Contents

  1. Introduction
  2. Motivation
  3. Distributed Programming
  4. Overview of Parallelism
  5. Data Parallelism
  6. Pipeline Parallelism
  7. Tensor Parallelism
  8. Zero Redundancy Optimization
  9. Multi-dimensional Parallelism
  10. Additional Techniques

Environments

Local Environments

  • Linux Ubuntu 18.04 LTS
  • 4 * A100 GPU
  • Python 3.7
  • pytorch==1.9.0+cu111

Docker Environments

  • docker pull pytorch/pytorch:1.9.0-cuda11.1-cudnn8-devel
  • 원활한 실습을 위해 --shm-size를 키우거나 --ipc=host 옵션을 설정해주세요.

LICENSE

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