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  • 多模态大模型实战-DeepSpeed x MiniGPT4Qwen系列4：给 . . .
    接下来两期，我对大模型训练的各个组件进行了详细的分析，如：Trainer+Registry机制构成一套灵活、易配置的代码框架（ zhuanlan zhihu com p 670572461 ）以及 大模型训练时的混合精度（amp）和gradient-checkpointing技术的分析和实验（ zhuanlan zhihu com p 671165275 ）。 然而，lavis框架的分布式使用的是最基本的pytorch的DDP，虽然简单易用，但如今还是算是有些out-of-date了。 FSDP、DeepSpeed、Megatron等各种分布式并行训练框架更加受到青睐。
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  • Training Models with Trainer | wikiw2025 transformers | DeepWiki
    This page covers practical training and fine-tuning of models using the Trainer API in the transformers library It explains how to set up training runs, configure training parameters, use callbacks for customization, evaluate models, and manage checkpoints
  • [LLM]大模型训练DeepSpeed (三) - 有何m不可 - 博客园
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    下面是使用 wandb 的完整入门步骤： 1 安装 wandb 2 注册账号并登录 你需要在 https: wandb ai 注册一个账号。 注意 现在只有注册成个人使用才免费 然后运行一次登录命令（只需一次）： 它会让你粘贴一个 token（注册账号后网页上会提供），输入后即登录成功。 示例输出如下: wandb: WARNING Using legacy-service, which is deprecated
  • Deepspeed应用中涉及的知识点和tricks本文记录了我在学习 . . .
    而 DeepSpeed的很多参数，和Transformer的Trainer参数设置是一模一样的。 因此，官方推荐将很多常用的模型训练参数， 设置为auto，在使用Trainer进行训练的时候，这些值都会自动更新为Trainer中的设置，或者帮你自动计算。
  • Verl 训练流程源代码阅读 | plmblog
    Ensures that users don't set both deprecated micro_batch_size and the new micro_batch_size_per_gpu parameters simultaneously Args: mbs: Deprecated micro batch size parameter value mbs_per_gpu: New micro batch size per GPU parameter value name (str): Configuration section name for error messages
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  • wandb图片的Step和实际训练的epoch不一致 #364 - GitHub
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