Pai-Megatron-Patch结合了多种优化技术，对PyTorch版Transformer模型的训练进行优化，从而达到最优的训练性能。本文为您介绍Pai-Megatron-Patch的工作原理和使用流程。
背景信息
Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发，基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品，完成大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令微调，模型离线推理验证等完整大模型开发链路。该项目提供了业界主流开源大模型基于Megatron-LM的训练&离线推理验证流程，方便用户快速上手大模型训练。
技术原理
Pai-Megatron-Patch旨在扩展Megatron-LM能力而不直接修改其源码，通过补丁（patch）的形式提供额外功能。这种非侵入式的设计允许我们在不改变Megatron-LM核心库的前提下，建立独立的大型语言模型（LLM）训练流程，确保与Megatron-LM的更新保持兼容，从而不影响用户的最佳实践体验。
在Pai-Megatron-Patch中包含模型库、分词器、模型转化工具、强化学习功能、离线文本生成，以及多个使用示例和工具集，帮助用户快速部署大模型训练和推理。
模型库覆盖了多个热门的大型模型，如baichuan、bloom、chatglm、falcon、galactica、glm、llama、qwen和starcoder等。此外，补丁支持huggingface模型权重与Megatron模型权重之间的双向转换，便于用户在Megatron环境下加载huggingface权重进行预训练或微调，或者将Megatron模型权重转换到huggingface环境下进行评估和推理。
对于强化学习，Pai-Megatron-Patch提供了如PPO训练流程等，使用户能够使用SFT模型和RM模型进行训练。Pai-Megatron-Patch的各种工具和示例旨在为用户提供一个全面的大模型训练和评估的解决方案。
关于阿里云灵骏产品的使用流程，请参见智算服务PAI灵骏大模型分布式训练方案。
使用流程
您可以参考如下流程使用Pai-Megatron-Patch：
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