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需求进行更改。 1. 硬件设备选...
deepspeed --num_gpus 8 bloom-inference-scripts/bloom-ds-inference.py --name microsoft/bloom-deepspeed-inference-int8 --dtype int8 这里我们使用 microsoft/bloom-deepspeed-inference-int8 checkpoint 并告诉脚本跑在 int8 模式。当然，现在仅需 4x80GB A100 GPU 就够了：deepspeed --num_gpus 4 bloom-inf...
使用单机单卡没有问题,该问题issue:https://github.com/microsoft/DeepSpeed/issues/2638 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...
Accelerate 使用DeepSpeed的方式: 1、使用配置文件,需要更改部分的代码,可配置参数较多; 2、直接使用deepspeed_plugin,不需要改变相应的代码,但是只能使用部分配置参数; 一、Accelerate DeepSpeed Plugin `zero_stage`: [0] Disabled, [1] optimizer state partitioning, [2] optimizer+gradient state partitioning and ...
通过使用Accelerate,我们可以快速地开发和部署高性能的机器学习模型。DeepSpeed则是一个深度学习训练优化库,它通过并行化和优化技术来加速模型的训练。DeepSpeed可以与各种深度学习框架集成,如PyTorch、TensorFlow等。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...
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
DeepSpeed-Inference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 pipinstalldeepspeed>=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,它仅需大约 ...
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,它仅需大约 1 分钟即可加载: deepspeed --num_gpus8bloom-inference-scripts/bloom-ds-inference.py --name microsoft/bloom-deepspeed-inference-fp16 ...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction 运行脚本: deepspeed --num_gpus 8 --master_port=9901 src/train_bash.py --model_name_or_path ${path_to_export} --stage sft --do_predict --dataset ${dataset} --templ...
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...