1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesLoading Sequence Determinism
Ensuring a fixed and reproducible order of data files during model training across distributed clusters.
Distinct from Data Standardization: Distinct from general data standardization; specifically targets the sequence of file loading for training consistency.
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Awesome Loading Sequence Determinism GitHub Repositories
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- internlm/xtuner
InternLM/xtuner
5,150GitHub पर देखेंxtuner बड़े भाषा मॉडल के लिए एक व्यापक प्रशिक्षण इंजन है, जो प्री-ट्रेनिंग, सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और विज़न-लैंग्वेज मल्टीमॉडल मॉडल के अनुकूलन के लिए एक टूलकिट प्रदान करता है। यह एक वितरित प्रशिक्षण त्वरक और Mixture-of-Experts मॉडल को स्केल करने और मानव फीडबैक से सुदृढीकरण शिक्षण के माध्यम से मॉडल व्यवहार को संरेखित करने के लिए एक विशेष फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है। प्रोजेक्ट उन्नत मेमोरी और कंप्यूट अनुकूलन के माध्यम से खुद को अलग करता है, जैसे अल्ट्रा-लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट विंडो के लिए सीक्वेंस पैरेललिज्म और GPU आइडल समय को कम करने के लिए इंटरलीव्ड पाइपलाइन पैरेललिज्म। यह प्राथमिकता अनुकूलन के लिए एक समर्पित सूट प्रदान करता है, जो मॉडल नीतियों और इनाम प्रणालियों को परिष्कृत करने के लिए Group Relative Policy Optimization और Direct Preference Optimization जैसी तकनीकों को लागू करता है। व्यापक क्षमता क्षेत्र कई नोड्स में वितरित मॉडल प्रशिक्षण, मल्टीमॉडल डेटासेट तैयारी और एडाप्टर-आधारित फाइन-ट्यूनिंग के प्रबंधन को कवर करते हैं। इंजन में मॉडल मूल्यांकन, वेट मर्जिंग और प्रशिक्षित मापदंडों को इन्फरेंस इंजन में निर्यात करने के लिए टूल भी शामिल हैं। प्रशिक्षण का प्रबंधन मानकीकृत कॉन्फ़िगरेशन फाइलों और वितरित लॉन्चरों के माध्यम से किया जाता है ताकि कंप्यूटिंग क्लस्टर में सुसंगत परिणाम सुनिश्चित किए जा सकें।
Generates a fixed sequence of training data files to ensure consistent results across computing clusters.
Pythonagentdeepseek-v3gpt-oss
