Trains large language models (2B-462B parameters) using NVIDIA Megatron-Core with advanced parallelism strategies. Wird verwendet, wenn Modelle mit mehr als 1 B Parametern trainiert werden, maximale GPU-Effizienz (47 % MFU auf H100) erforderlich ist oder Tensor-/Pipeline-/Sequenz-/Kontext-/Expertenparallelität erforderlich ist. Production-ready framework used for Nemotron, LLaMA, DeepSeek.
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Quelle: ovachiever/droid-tings.
Megatron-Core trains LLMs from 2B to 462B parameters with up to 47% Model FLOP Utilization on H100 GPUs through advanced parallelism strategies.
| Model Size | GPUs | Tensor Parallel | Pipeline Parallel | Data Parallel | Context Parallel |
| 7B | 8 | 1 | 1 | 8 | 1 | | 13B | 8 | 2 | 1 | 4 | 1 | | 70B | 64 | 4 | 4 | 4 | 1 | | 405B | 128 | 8 | 8 | 2 | 2 |
Trains large language models (2B-462B parameters) using NVIDIA Megatron-Core with advanced parallelism strategies. Wird verwendet, wenn Modelle mit mehr als 1 B Parametern trainiert werden, maximale GPU-Effizienz (47 % MFU auf H100) erforderlich ist oder Tensor-/Pipeline-/Sequenz-/Kontext-/Expertenparallelität erforderlich ist. Production-ready framework used for Nemotron, LLaMA, DeepSeek. Quelle: ovachiever/droid-tings.
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npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill training-llms-megatronTrains large language models (2B-462B parameters) using NVIDIA Megatron-Core with advanced parallelism strategies. Wird verwendet, wenn Modelle mit mehr als 1 B Parametern trainiert werden, maximale GPU-Effizienz (47 % MFU auf H100) erforderlich ist oder Tensor-/Pipeline-/Sequenz-/Kontext-/Expertenparallelität erforderlich ist. Production-ready framework used for Nemotron, LLaMA, DeepSeek. Quelle: ovachiever/droid-tings.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill training-llms-megatron Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
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