Back to Annotated Deep Learning Paper Implementations

ජීපීටී-නියෝක්ස්මුරපොලවල්

docs/si/neox/checkpoint.html

latest6.3 KB
Original Source

homeneox

View code on Github

#

ජීපීටී-නියෝක්ස්මුරපොලවල්

11frompathlibimportPath12fromtypingimportDict,Union,Tuple,Optional1314importtorch15fromtorchimportnn1617fromlabmlimportmonit,lab,logger18fromlabml.loggerimportText,inspect19fromlabml.utils.downloadimportdownload\_file

#

දෙමාපියurl

22CHECKPOINTS\_URL='https://mystic.the-eye.eu/public/AI/models/GPT-NeoX-20B/slim\_weights/'2324\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH:Optional[Path]=None

#

බාගතමාර්ගය

28defget\_checkpoints\_download\_path():29global\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH3031if\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATHisnotNone:32return\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH3334\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH=lab.get\_data\_path()/'neox\_fast'/'slim\_weights'35ifnot\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH.exists():36\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH=lab.get\_data\_path()/'neox'/'slim\_weights'37inspect(neox\_checkpoint\_path=\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH)3839return\_CHECKPOINTS\_DOWNLOAD\_PATH

#

බාගතකිරීම සඳහා ගොනු ලබා ගන්න

බාගතකළ යුතු ගොනු ලැයිස්තුවක්_ආපසු_ ලබා දෙයි

42defget\_files\_to\_download(n\_layers:int=44):

#

48layers=(

#

කාවැද්දීමස්ථරය

50[0]+

#

ට්රාන්ස්ෆෝමර්ස්ථර

52list(range(2,2+n\_layers))+

#

අවසානසාමාන්යකරණ ස්තරය සහ කියවීමේ ස්ථරය

54[47,48]55)5657return(

#

වචනමාලාව සහ වින්යාස

59['20B\_tokenizer.json','configs/20B.yml','latest']+

#

ස්ථරමුරපොලවල්

61[f'global\_step150000/layer\_{i:02d}-model\_{p:02d}-model\_states.pt'foriinlayersforpinrange(2)]+

#

හිස්තත්වයන් (භාවිතා නොකෙරේ)

63[f'global\_step150000/mp\_rank\_{i:02d}\_model\_states.pt'foriinrange(8)]64)

#

සියලුමපිරික්සුම් ගොනු බාගන්න

67defdownload(n\_layers:int=44):

#

බාගතකිරීම සඳහා ගොනු ලබා ගන්න

73files=get\_files\_to\_download(n\_layers)

#

පුනරාවර්තනයකරන්න

76fori,finmonit.enum('Download All',files):

#

ලොග්

78logger.log(['Downloading ',(f'{i+1:3d}/{len(files)}',Text.meta),': ',(f,Text.value)])

#

බාගත

80download\_file(CHECKPOINTS\_URL+f,get\_checkpoints\_download\_path()/f)

#

මුරපොලවල්ගොනු යුගලයක් පූරණය කරන්න

  • files පැටවීමට ගොනු යුගල

පටවනලද පරාමිති ආතතීන්_නැවත ලබා දෙයි_

83defload\_checkpoint\_files(files:Tuple[str,str]):

#

90checkpoint\_path=get\_checkpoints\_download\_path()/'global\_step150000'91withmonit.section('Load checkpoint'):92data=[torch.load(checkpoint\_path/f)forfinfiles]9394returndata

#

පළමුමානය ඔස්සේ කොටස් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් පරාමිතියක් පූරණය කරන්න

  • param පරාමිතිය වේ
  • key පරාමිතිය නම වේ
  • p1 පළමු කොටස ශබ්ද කෝෂය
  • p2 දෙවන කොටස ශබ්ද කෝෂය
97defmerge\_params\_dim\_0(param:Union[nn.Parameter,torch.Tensor],key:str,p1:Dict[str,torch.Tensor],98p2:Dict[str,torch.Tensor]):

#

107w1,w2=p1[key],p2[key]108param.data[:w1.shape[0]]=w1109param.data[w1.shape[0]:]=w2

#

දෙවනමානය ඔස්සේ කොටස් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් පරාමිතියක් පූරණය කරන්න

  • param පරාමිතිය වේ
  • key පරාමිතිය නම වේ
  • p1 පළමු කොටස ශබ්ද කෝෂය
  • p2 දෙවන කොටස ශබ්ද කෝෂය
112defmerge\_params\_dim\_1(param:Union[nn.Parameter,torch.Tensor],key:str,p1:Dict[str,torch.Tensor],113p2:Dict[str,torch.Tensor]):

#

122w1,w2=p1[key],p2[key]123param.data[:,:w1.shape[1]]=w1124param.data[:,w1.shape[1]:]=w2

#

කඑක්සත් -කොටස් පරාමිතිය පූරණය

කොටස්දෙකම එක හා සමාන වන පරිදි භාවිතා කිරීම සඳහා මෙය සනීපාරක්ෂක පරීක්ෂණයක් සිදු කරයි

  • param පරාමිතිය වේ
  • key පරාමිතිය නම වේ
  • p1 පළමු කොටස ශබ්ද කෝෂය
  • p2 දෙවන කොටස ශබ්ද කෝෂය
127defmerge\_params\_duplicate(param:Union[nn.Parameter,torch.Tensor],key:str,p1:Dict[str,torch.Tensor],128p2:Dict[str,torch.Tensor]):

#

139w1,w2=p1[key],p2[key]140141diff=sum((w1-w2)\*\*2).item()142assertdiff\<1e-4,f'The partitions do not match: {key}'143144param.data[:]=(w1+w2)/2.

#

කොටස්කර ඇති බව අගතීන් පැටවීම අඩු මත එකතු ලැබෙන

  • param පරාමිතිය වේ
  • key පරාමිතිය නම වේ
  • p1 පළමු කොටස ශබ්ද කෝෂය
  • p2 දෙවන කොටස ශබ්ද කෝෂය
147defmerge\_params\_sum(param:Union[nn.Parameter,torch.Tensor],key:str,p1:Dict[str,torch.Tensor],148p2:Dict[str,torch.Tensor]):

#

157w1,w2=p1[key],p2[key]158159param.data[:]=w1+w2

#

163if\_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':164download()

Trending Research Paperslabml.ai