LLM-Training-Puzzles:挑战大规模语言模型训练的趣味难题
🧩 LLM-Training-Puzzles是由Sasha Rush创建的一个有趣项目,它提供了8个关于大规模语言模型训练的挑战性难题。这些难题旨在模拟使用1000台H100 GPU进行大规模模型训练时可能遇到的各种情况,非常适合想深入了解LLM训练过程的AI研究者和爱好者。
项目概述
- 项目地址:https://github.com/srush/LLM-Training-Puzzles
- 作者:Sasha Rush
- 许可证:MIT License
- Stars:814 ⭐ | Forks:48 🍴
这个项目包含了8个关于大规模语言模型训练的挑战性难题,涵盖了分布式训练、优化、内存管理等多个方面。每个难题都模拟了使用1000台H100 GPU进行大规模模型训练时可能遇到的实际场景,让参与者能在不需要昂贵硬件的情况下,体验大规模AI模型训练的挑战。
主要学习资源
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项目主页 - 包含项目介绍、难题列表和基本说明。
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puzzles.ipynb - 主要的难题Jupyter notebook,包含了所有8个难题的详细描述和代码。
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Distributed.ipynb - 关于分布式训练的额外说明和示例。
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lib.py - 包含一些辅助函数和类的Python模块。
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drawing.py - 用于可视化的Python模块。
相关项目
Sasha Rush还创建了一些其他有趣的AI/ML相关项目:
这些项目都采用了类似的"puzzle"形式,非常适合通过动手实践来学习相关知识。
参与方式
- Clone或Fork项目仓库
- 安装所需依赖(requirements.txt)
- 打开puzzles.ipynb,尝试解决其中的难题
- 在Issues或Discussions中与其他参与者讨论
- 如果有改进建议,可以提交Pull Request
LLM-Training-Puzzles为我们提供了一个难得的机会,让我们能在不需要昂贵硬件的情况下,体验大规模AI模型训练的挑战。无论你是AI研究者、学生还是爱好者,相信都能在这个项目中获得宝贵的学习经验。让我们一起来挑战这些有趣的难题,深入理解大规模语言模型训练的奥秘吧! 🚀🧠
