几个月前，Colossal-AI团队仅利用8.5Btoken数据、15小时、数千元的训练成本，成功构建了性能卓越的中文LLaMA-27B版本模型，在多个评测榜单性能优越。在原有训练方案的基础上，Colossal-AI团队再次迭代，并通过构建更为细致完善的数据体系，利用25Btoken的数据，打造了效果更佳的13B模型，并开源相关权重。开源代码与权重：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI性能表现注：基于ColossalEval评分，括号中分数来源于对应模型官方发布的榜单分数，C-Eval分数来源于官网Leaderboard。在英文MMLU榜单中，Colo
LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录
LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：2023年9月25日，Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base=8.5B的token数据+6.9万词汇+15小时+不到1000美元的训练成本。Colossal-LLaMA-2项目的技术细节，主要核心要点总结如下:>>数据处理阶段。文章提到利用多种中文和英文数据集构建语料库，然后对语料进行预处理，将其转化为jsonl格式进行数据增强。>>词汇表扩充。文章提到将LLaMA-2原有3.2万词汇扩充至6.9万词汇，增加中文词汇覆盖率。同时初始
PTM：大模型加速方法或框架(预训练阶段/推理阶段)的简介、常用框架(Megatron-LM/Colossal-AI/DeepSpeed等，FastLLM/vLLM等)、案例应用之详细攻略目录一、大模型预训练阶段—加速方法或框架(以分布式深度学习为核心)
最近，AI大模型连续火爆出圈，人工智能生成模型（AIGC）的热度尚未褪去，聊天机器人ChatGPT便引发全网热议，两周吸引百万用户。还有卷趴一半程序员的AlphaCode，生成全新蛋白质的ESM2等，不断探索AI大模型落地的新领域。面对大模型带来的技术革命，连谷歌都拉响“红色警报”，担心ChatGPT砸掉自己搜索引擎的饭碗。作为当下最火热的开源AI大模型解决方案，Colossal-AI已收获GithubStar七千多颗，此前在StableDiffusion、GPT-3、AlphaFold等大模型上展现卓越性能优势。针对AI大模型落地成本高昂这一痛点，Colossal-AI本次更新聚焦于降低大模
Colossal-AI训练diffusion经验记录基本使用Colossal-AI+diffusion环境配置tritonSegmentationfault(coredumped)GPUProgramming介绍openAIColossalAI官方文档ColossalAI+ldm简介：DiffusionPretrainingandHardwareFine-TuningCanBeAlmost7XCheaper!Colossal-AI’sOpenSourceSolutionAcceleratesAIGCataLowCost手部生成ControlNet项目地址github基本使用参考链接调用colo
Colossal-AI训练diffusion经验记录基本使用Colossal-AI+diffusion环境配置tritonSegmentationfault(coredumped)GPUProgramming介绍openAIColossalAI官方文档ColossalAI+ldm简介：DiffusionPretrainingandHardwareFine-TuningCanBeAlmost7XCheaper!Colossal-AI’sOpenSourceSolutionAcceleratesAIGCataLowCost手部生成ControlNet项目地址github基本使用参考链接调用colo
如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调AIGC模型，已成为AIGC商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整StableDiffusion预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低6.5倍，个性化微调硬件成本降低7倍！在个人电脑的RTX2070/3050上即可快速完成微调任务流程，让StableDiffusion等AIGC模型的触手可及。开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 火爆的AIGC赛道与高昂成本AIGC（AI-GeneratedContent人工智能生成内容）是当前AI领域最
最近在学习stablediffusionmodel,但是这个模型成本比较高，作为低端学习者，借助colossal-ai加速训练，即能满足显卡要求又能节约时间。Colossal-AI是一个集成的大规模深度学习系统，具有高效的并行化技术。该系统可以通过应用并行化技术在具有多个GPU的分布式系统上加速模型训练。该系统也可以在只有一个GPU的系统上运行。Colossal-ai的安装创建虚拟环境：condacreate-ncolossalpython=3.8注：这里的“colossal”是虚拟环境的名字，想怎么改就怎么改创建成功进入该环境condaactivatecolossal接下来一步是安装pyto
最近在学习stablediffusionmodel,但是这个模型成本比较高，作为低端学习者，借助colossal-ai加速训练，即能满足显卡要求又能节约时间。Colossal-AI是一个集成的大规模深度学习系统，具有高效的并行化技术。该系统可以通过应用并行化技术在具有多个GPU的分布式系统上加速模型训练。该系统也可以在只有一个GPU的系统上运行。Colossal-ai的安装创建虚拟环境：condacreate-ncolossalpython=3.8注：这里的“colossal”是虚拟环境的名字，想怎么改就怎么改创建成功进入该环境condaactivatecolossal接下来一步是安装pyto
