deepspeed_config: deepspeed_hostfile: ./hostfile # hostfile的路径 deepspeed_multinode_launcher: pdsh # 使用pdsh gradient_clipping: 1.0 gradient_accumulation_steps: 4 offload_optimizer_device: none offload_param_device: none zero3_init_flag: false zero_stage: 2 distributed_type: DEEPSPEED dynamo_confi...
一、 DeepSpeed简介 二、DeepSpeed集成(Accelerate 0.24.0) 2.1 DeepSpeed安装 2.2 Accelerate DeepSpeed Plugin 2.2.1 ZeRO Stage-2 2.2.2 ZeRO Stage-3 with CPU Offload 2.2.3 accelerate launch参数 2.3 DeepSpeed Config File 2.3.1 ZeRO Stage-2 2.3.2 ZeRO Stage-3 with CPU offload 2.4 优化器和调度器...
该issue描述的这个问题根因是因为deepspeed不支持s3协议,导致该错误发生。但是这个结论是错误的,实际根因参考:https://forums.developer.nvidia.com/t/more-than-1-gpu-not-working-using-tao-train/244506 ,根因还是nccl库安装的不对。 官方镜像v072_base版本滞后,torch还是1.12.0,导致llama-factory很多库不兼容(...
DeepSpeed 还提供了 mpi、gloo 和 nccl 等通信策略,可以根据具体情况进行选择和配置。在使用 DeepSpeed 进行分布式训练时,可以根据具体情况选择合适的通信库,例如在 CPU 集群上进行分布式训练,可以选择 mpi 和 gloo;如果是在 GPU 上进行分布式训练,可以选择 nccl。 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种用于大规模训练...
通过使用DeepSpeed,我们可以显著提高模型的训练速度,同时保持较高的模型精度。对于RWKV模型Lora微调的加速,我们可以结合使用Accelerate和DeepSpeed。首先,我们需要安装这两个库。可以通过pip命令进行安装:pip install accelerate deepspeed安装完成后,我们就可以开始配置环境了。在配置过程中,我们需要指定使用的GPU数量、内存...
DeepSpeed-Inference[8] 使用张量并行 (Tensor Parallelism) 以及高效的融合 CUDA 核函数在 128 这个大 batch size 下达到了每词 1 毫秒的超快推理性能。设置 pip install deepspeed>=0.7.3 运行 1.最快的方法是使用 TP 预分片 (TP = Tensor Parallel) 的 checkpoint，与非预分片的 bloom checkpoint 相比，它...
正如其名称中的 fp32 所示，DeepSpeed 内部执行了精度上转，并在设计上始终将主权重保持为 fp32 精度。而上转至全精度意味着：同一个学习率，上转后的优化器可以收敛，而原始低精度下的优化器则可能不会收敛。前述现象就是这种精度差异的产物。在 FSDP 中，在把模型和优化器参数分片到各 GPU 上之前，这些...
DeepSpeed支持更大规模的模型训练。它提供了更多的优化策略和工具,如ZeRO和Offload,可以处理超大模型. 配置复杂度: Accelerate的配置相对简单,对大多数模型可以开箱即用。DeepSpeed则需要更详细的配置,但提供了更多的优化选项. 并行策略: Accelerate主要使用简单的管线并行(Pipeline Parallelism)。DeepSpeed支持更复杂的并行策...
torchrun, accelerate, deepspeed, Megatron, 分布式 一、分布式训练工具概述 1.1 分布式训练工具的发展背景 随着深度学习技术的飞速发展,模型的复杂度和数据量不断增加,单机训练已经难以满足高效训练的需求。分布式训练工具应运而生,它们通过将计算任务分布在多台机器上,显著提高了训练效率和模型性能。torchrun、accelerate...
🤗 Accelerate 使得在 FSDP 和 DeepSpeed 之间切换非常丝滑,大部分工作都只涉及更改 Accelerate 配置文件 (有关这方面的说明,请参阅新的概念指南) 。 除了配置变更之外,还有一些如检查点处理方式的差异等,我们一并在指南中进行了说明。 本文中的所有实验都可以使用原始 🤗 Accelerate 问题中的代码重现。