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...
4. GPU 数量和混合精度 参考 在Accelerate 中,可以运行accelerate config命令以交互式的方式配置运行文件,但是第一次运行的小伙伴对交互过程中给出的选项有些疑惑,在这里就整理一下参数名的含义,方便使用。 我这里是单机多卡,没有多机多卡的条件,在该设置下使用 DeepSpeed,和我一样的配置的小伙伴可以参考并根据自己...
Deepspeed ZeRO[11] 使用一个魔术般的分片方法，使得它可以输入几乎任何模型并将它扩展到少至几个多至上百个 GPU，进行训练或推理。设置 pip install deepspeed 运行 注意到现在为止的脚本都是所有 GPU 都处理相同的输入，但你其实可以在每个 GPU 上运行不同的流，从而得到 n_gpu 倍的吞吐。你不能用 Deepspeed-I...
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(...
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...
Accelerate是PyTorch官方提供的分布式训练工具,而deepspeed是由Microsoft提供的分布式训练工具。 最主要的区别在于支持的模型规模不同,deepspeed支持更大规模的模型。 deepspeed还提供了更多的优化策略和工具,例如ZeRO和Offload等。 但是Accelerate更加稳定和易于使用,适合中小规模的训练任务。
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...
本章节为分布式训练篇的最后一节,讲解了如何在Accelerate中集成Deepspeed进行训练,希望大家喜欢!代码将在视频过审后更新在github上,地址:https://github.com/zyds/transformers-code ,有需要的小伙伴可以自取,别忘了点个star喔!, 视频播放量 7962、弹幕量 8、点赞数
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...