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。 Accelerate只支持nvlink,而T4,3090这类显卡是PIX ,检测方式:nvidia-smi topo -m 基本概念 在分布式计算环境中,有几个非常...
这两个DeepSpeed配置文件的主要区别在于ZeRO-3优化的设置,特别是参数和优化器的卸载策略。让我们逐行比较并解释为什么第一个脚本(ds_z3_offload_config.json)能够顺利训练,而第二个脚本(ds_z3_config.json)更容易出现显存错误。 相同部分: 两个脚本都使用了自动设置("auto")来配置批次大小、微批次大小、梯度累积...
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...
的前身，torchFSDP的功能和DeepSpeed的zero-3是等价的。accelerate 是一个方便用户使用FSDP或者DeepSpeed的...
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...
'deepspeed_config': {}, 'distributed_type':'MULTI_GPU', 'downcast_bf16': false, 'dynamo_backend':'NO', 'fsdp_config': {}, 'machine_rank':0, 'main_training_function':'main', 'megatron_lm_config': {}, 'mixed_precision':'no', ...
考虑一个简单的情况,如果我们没有使用DeepSpeed的方法,那么就是执行while循环的那一句,也就是model=model.module; 熟悉Pytorch DDP的都知道,分布式训练的时候,模型的保存总是在key中多一个module字段(具体的原因也不清楚)。因此这一步就是将这个module字段给去掉,要不然对于不熟悉DDP的同学来说,在将权重load进模型的...
应变玻璃材料往往与普通马氏体相变材料的基本组元相同, 但应变玻璃态与马氏体相具有本质区别, 是一种全新的物态. 应变玻璃的纳米马氏体畴具有如下特点: (1) 温度效应: 纳米马氏体畴的尺寸可随着升降温逐渐缓慢地缩小和长大[7,19]; (2) 外场效应: 纳米马氏体畴在母相基体中可被应力和磁场等外场择优再...
'deepspeed_config': {}, 'distributed_type': 'MULTI_GPU', 'downcast_bf16': false, 'dynamo_backend': 'NO', 'fsdp_config': {}, 'machine_rank': 0, 'main_training_function': 'main', 'megatron_lm_config': {}, 'mixed_precision': 'no', 'num_machines': 1, 'num_processes': 2, ...