学术预训练项目安装与配置指南

学术预训练项目安装与配置指南

academic-pretraining $100K or 100 Days: Trade-offs when Pre-Training with Academic Resources 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-pretraining

1. 项目基础介绍

学术预训练项目（academic-pretraining）是一个开源项目，旨在帮助研究人员和开发者优化深度学习模型在有限计算资源上的训练。该项目提供了用于确定最佳训练参数的工具，以及预测模型在不同硬件配置下的训练时间。项目的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用了以下关键技术和框架：

• Transformers: 用于自然语言处理（NLP）的库，提供了多种预训练模型和算法。
• PyTorch: 一个流行的开源机器学习库，用于应用如计算机视觉和自然语言处理等领域的深度学习。
• SLURM: 一个用于分布式计算资源管理的作业队列系统。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• Git（用于克隆项目仓库）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端或命令提示符，执行以下命令克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/apoorvkh/academic-pretraining.git
   cd academic-pretraining
   

2. 安装项目依赖

   在项目目录中，执行以下命令安装项目所需的Python依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装Pixi

   Pixi 是项目使用的包管理工具，执行以下命令进行安装：

   curl -fsSL https://pixi.sh/install.sh | bash
   

4. 激活虚拟环境

   使用Pixi激活虚拟环境：

   pixi shell
   

5. 运行示例脚本

   运行以下命令查看项目脚本的使用帮助信息：

   python scripts/benchmark.py --help
   

   根据您的硬件和模型需求，运行相应的命令进行测试。

完成以上步骤后，您就可以开始使用学术预训练项目来优化您的模型训练了。如果您在使用过程中遇到任何问题，可以查看项目的README文件或相关文档以获取更多帮助。

academic-pretraining $100K or 100 Days: Trade-offs when Pre-Training with Academic Resources 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-pretraining