Databricks Runtime 13.3 LTS ML环境配置：GPU加速LLM训练的完整教程
【免费下载链接】large-language-modelsNotebooks for Large Language Models (LLMs) Specialization项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/large-language-models
Databricks Runtime 13.3 LTS ML环境是进行GPU加速LLM训练的理想选择，本教程将为你提供完整的配置指南，帮助你快速搭建起高效的训练环境，让LLM训练过程更加顺畅。
一、环境准备：选择合适的Databricks Runtime版本
要进行GPU加速LLM训练，首先需要选择正确的Databricks Runtime版本。本项目的课程ware已在Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning上经过测试。如果你无法访问13.3 LTS ML Runtime集群，将需要安装许多额外的库，并且本课程ware的运行无法得到保证。
对于LLM 04a - Fine-tuning LLMs和LLM04L - Fine-tuning LLMs Lab这两个 notebooks，你需要带有GPU的Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning。
二、集群设置：配置GPU加速集群
2.1 选择集群类型
首先，选择“Single Node”集群类型。
2.2 配置集群运行时
在集群配置中，选择Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning。对于除LLM 04a - Fine-tuning LLMs和LLM04L - Fine-tuning LLMs Lab之外的所有notebooks，使用CPU集群即可，推荐选择i3.xlarge或i3.2xlarge实例类型（i3.2xlarge性能会略快一些）。
而对于LLM 04a - Fine-tuning LLMs和LLM04L - Fine-tuning LLMs Lab，需要选择带有GPU的Databricks Runtime 13.3 LTS for Machine Learning，并选择g5.2xlargeGPU实例类型。
三、项目导入：将代码库引入Databricks
3.1 添加Git凭据
你首先需要将Git凭据添加到Databricks，可参考这里的文档。
3.2 克隆代码库
点击侧边栏中的“Repos”，然后点击右上角的“Add Repo”。克隆GitHub上的“HTTPS” URL，或者复制https://gitcode.com/gh_mirrors/la/large-language-models并粘贴到“Git repository URL”框中，其余字段（即“Git provider”和“Repository name”）将自动填充，点击右下角的“Create Repo”即可。
四、数据集和模型安装：提升训练性能
为了提高代码性能，强烈建议通过运行LLM 00a - Install Datasetsnotebook来预安装数据集和模型。你应该在运行任何其他notebook之前运行此脚本，这可能需要长达25分钟才能完成。
五、验证环境：确保配置正确
在完成上述配置后，可以通过运行一些简单的测试代码来验证环境是否配置正确。例如，检查GPU是否被正确识别，以及相关的机器学习库是否已安装。
通过以上步骤，你就成功配置好了Databricks Runtime 13.3 LTS ML环境，为GPU加速LLM训练做好了准备。现在，你可以开始使用这个环境进行LLM的训练和优化工作了。
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