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deepspeed_to_megatron several issues

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Lingua principale
Python
Stelle
1.4k
Fork
226
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

  1. A recent commit removed tools/convert_checkpoint/deepspeed_checkpoint.py but there is still an attempt to import it in tools/convert_checkpoint/deepspeed_to_megatron.py. The other scripts in the folder appear to be ok. I guess the import on the line 7 should be changed from from .deepspeed_checkpoint import ARGS_KEY, DeepSpeedCheckpoint to from deepspeed.checkpoint.deepspeed_checkpoint import ARGS_KEY, DeepSpeedCheckpoint?

  2. https://github.com/microsoft/Megatron-DeepSpeed/issues/91 applies here as well.

  3. The function _renest_sd defined on line 90, splits the keys, but I encounter a ValueError: too many values to unpack (expected 2) as one of the keys is named word_embeddings.norm.weight, containing two dots. There are probably more such layer names. I'm attempting to convert my own model bf16_zero (pp=1, tp=1) checkpoints to megatron and/or hf format. Entirely possible this is all my own wrongdoing. If so, please advise, how to successfully convert.

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia leggendo tools/convert_checkpoint/deepspeed_to_megatron.py, in particolare il suo import e la funzione _renest_sd, poi esamina il modulo checkpoint correlato a cui si fa riferimento nell’issue. Riproduci la conversione del checkpoint bf16_zero con pp=1 e tp=1 per verificare il fallimento dell’import e il ValueError relativo a dotted-key. Il lavoro è completato quando i problemi di conversione segnalati sono risolti e la conversione viene completata per quel checkpoint.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning, tooling
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
30/100

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