picotron

Picotron是一个简约且具高度可扩展性的预训练Llama类模型的代码库，旨在通过4D并行性（数据、张量、管道和上下文并行）实现高效的模型训练。它的设计专注于简单易懂，适用于学习和实验，特别适合想要深入理解模型训练过程的用户。

特点

• 代码简单易读，主要文件如train.py、model.py及并行相关文件每个都在300行以内。
• 性能虽不是最佳，但仍在积极开发中，已在多种GPU配置下取得了可观的训练效率（例如，使用64个H100 GPU时，LLaMA-2-7B模型的MFU达到38%）。

使用场景

1. 教育与学习：Picotron非常适合研究人员和开发者学习和理解深度学习模型的训练过程。
2. 实验与开发：用户可以根据自己的需求修改和实验不同的模型架构和训练流程。
3. 资源优化：通过4D并行性，Picotron使得用户能够在不同的硬件配置上有效地利用可用资源进行大规模模型训练。

快速开始

用户可以通过简单的命令行操作安装Picotron，并创建配置文件以便在本地GPU或CPU上进行训练。同时，Picotron也支持使用Hugging Face的模型进行训练和实验。

总之，Picotron是一个十分便利的工具，不论是对于教育目的的学习，还是进行深度学习研究的实验，它都提供了良好的支持。