Gpt J 6B

🚀 GPT - J 6B模型

GPT - J 6B是基於EleutherAI復刻的GPT - 3架構設計的Transformer模型。GPT - J代表模型類別，6B則表示該預訓練模型的參數數量。原始的GPT - J - 6B模型是使用TPU進行訓練的，對於普通用戶來說使用起來並不方便。因此，我們通過轉換腳本將TPU版本的GPT - J - 6B轉換為GPU版本，這樣就可以使用GPU進行加載和微調。

經測試，該模型可以在1塊16G顯存的GPU上加載並進行推理。在微調時，我們使用8塊32G的GPU，並藉助DeepSpeed庫對模型、數據和梯度進行分佈式處理，以處理模型的大量參數。

🚀 快速開始

本項目主要是將TPU版本的GPT - J 6B模型轉換為GPU版本，方便普通用戶使用。用戶可以加載該模型進行推理，也可以使用多塊GPU進行微調。

✨ 主要特性

• 架構復刻：基於EleutherAI復刻的GPT - 3架構，具備強大的語言處理能力。
• 版本轉換：將TPU版本轉換為GPU版本，降低使用門檻。
• 推理與微調：支持單GPU推理和多GPU微調。

🔧 技術細節

模型轉換

通過轉換腳本將TPU版本的GPT - J 6B模型轉換為GPU版本。轉換過程涉及到模型參數的重新組織和適配，以確保模型能夠在GPU上正常加載和運行。

推理

模型可以在1塊16G顯存的GPU上加載並進行推理。推理過程中，模型接收輸入文本，並生成相應的輸出文本。

微調

在微調時，我們使用8塊32G的GPU，並藉助DeepSpeed庫對模型、數據和梯度進行分佈式處理。DeepSpeed庫可以有效地管理模型的內存使用，提高訓練效率。具體來說，DeepSpeed會將模型參數、數據和梯度分佈到不同的GPU上，通過並行計算來加速訓練過程。同時，DeepSpeed還支持混合精度訓練，可以進一步提高訓練效率。