Databricks
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使用MosaicML流式数据集在Unity Catalog数据上进行LLM训练
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用MosaicML的StreamingDataset库将数据转换为Mosaic Data Shard（MDS）格式，以便高效地训练生成AI模型。文章提供了一个教程，介绍了如何使用流式Spark转换器将Spark数据帧转换为StreamingDataset MDS格式，并解释了如何从UC Volume流式传输数据到MosaicML平台进行LLM训练。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）需要高质量数据集以生成准确的输出。
- Databricks和MosaicML提供了强大的解决方案，便于将数据流入LLM训练工作流。
- 常见的数据格式如JSON、Parquet和CSV在LLM训练中表现不佳，MosaicML开发了StreamingDataset库以解决这些问题。
- Mosaic Data Shard（MDS）格式专为高效训练生成AI模型而设计，具有高吞吐量和高质量洗牌的优点。
- MDS格式支持存储和训练非常大的数据集，并且可以灵活地存储多种数据类型。
- 用户可以通过Spark将原始数据转换为MDS格式，以便在MosaicML平台上训练自定义LLMs。
- 转换过程包括安装必要的库、读取数据集、并使用Streaming库将Spark数据帧转换为MDS格式。
- 用户可以将数据帧分区并并行转换，以提高转换速度。
- 在复杂场景中，用户可以在转换过程中链式调用标记化和连接操作，以优化数据处理管道。
- 完成MDS格式转换后，用户可以将数据流式传输到MosaicML平台进行模型训练。
- 在MosaicML平台上配置训练运行需要设置Databricks客户端的身份验证。
- 一旦设置好凭证，用户可以启动LLM训练作业，使用从UC Volume流式传输的数据。
- 文章最后提到将继续改进LLM训练的用户体验，并鼓励用户在GitHub上给予反馈。
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