开源方案低成本复现ChatGPT流程，仅需1.6GB显存即可体验
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： 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。
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。
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。
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。
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。
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