DeepSpeedFugaku安装与配置指南

1. 项目基础介绍

DeepSpeedFugaku 是一个基于 DeepSpeed 的 Megatron-LM 开源项目，它为 Megatron-LM 添加了额外的特性支持，如 MoE 模型训练、课程学习、3D 并行性等。该项目旨在帮助开发者在 Azure 云平台上轻松尝试 DeepSpeed，并提供了一系列易于使用的配方和脚本。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• DeepSpeed: 是一个由微软开发的深度学习优化库，支持大规模模型训练。
• Megatron-LM: 是 NVIDIA 开发的一个大型、强大的变换器模型，用于大规模训练语言模型。
• PyTorch: 一个流行的开源机器学习库，基于该库可以构建和训练深度学习模型。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.8
• PyTorch 1.8（含 GPU 支持）
• CUDA 11.1
• NCCL 2.8.3
• NVIDIA APEX（可选）

强烈建议使用 NGC 提供的 PyTorch 容器，可以通过以下命令拉取最新的兼容版本：

docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:20.12-py3

此外，数据预处理需要 NLTK 库，但不是训练、评估或下游任务所必需的。

安装步骤

以下步骤将指导您如何安装 DeepSpeedFugaku：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Fugaku-LLM/DeepSpeedFugaku.git
   cd DeepSpeedFugaku
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. （可选）如果您需要 APEX，可以安装它以提高训练性能：

   pip install -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html -r requirements_apex.txt
   

4. 下载预训练模型（如果需要）：

   bash dataset/download_ckpt.sh
   bash dataset/download_vocab.sh
   

5. 根据您的需要修改配置文件，例如 config.yaml。

6. 开始训练或执行其他任务，例如：

   python pretrain_bert.py
   

请确保在执行训练或评估之前，您已经根据项目文档正确配置了所有必要的参数。

以上就是 DeepSpeedFugaku 的详细安装和配置指南，按照这些步骤操作，您应该能够成功安装并运行该项目。