使用场景
研究人员使用该模型进行大规模语言模型的预训练，以提升模型性能。
企业利用该技术在AMD GPU集群上优化语言模型的训练流程，降低计算成本。
开发者基于该代码库开发定制化的语言模型，用于特定领域的文本生成任务。
产品特色
支持大规模分布式训练，可在4096个AMD GPU上运行
深度循环架构，提升模型推理能力
优化的通信机制，解决大规模训练中的通信瓶颈
完整的预训练流程，包括数据准备和模型评估
基于PyTorch开发，易于扩展和修改
提供详细的训练配置和环境设置说明
使用教程
1. 克隆代码库到本地环境。
2. 根据文档配置环境，包括安装依赖和设置环境变量。
3. 准备训练数据，使用`scripts/`中的脚本进行数据预处理。
4. 修改`launch_configs/`中的配置文件以适配你的硬件环境。
5. 运行`train.py`启动训练过程。
6. 使用`evaluate_raven/`中的脚本对训练好的模型进行评估。
7. 根据需要调整模型架构或训练参数以优化性能。
