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...
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_file:'ds_config.json' distributed_type: DEEPSPEED downcast_bf16:'no' dynamo_backend:'NO' fsdp_config: {} gpu_ids:null machine_rank: 0 main_process_ip:null main_process_port:null main_training_function: main megatron_lm_config: {} num_machines: 1 num_processes: 2 rdzv_...
使用DeepSpeed 命令行工具运行训练脚本(单机): deepspeed --num_gpus=8 train.py 其中,--num_gpus表示使用的 GPU 数量。 多节点: deepspeed --hostfile=hostfile --master_port 60000 --include="node1:0,1,2,3@node2:0,1,2,3" run.py \ --deepspeed ds_config.json hostfile node1_ip slots=4 nod...
[train sdxl lora"--config_file","my/deepspeed_config/default_config.yaml", //跟上面只有这个区别"--num_processes=4","examples/text_to_image/train_text_to_image_lora_sdxl.py","--dataset_name","lambdalabs/naruto-blip-captions","--output_dir","exp","--resolution","1024","--random_...
为了更好地理解deepspeed在大规模模型训练中的应用,我们来看一个具体的实践案例。假设一个研究团队需要在多个GPU上训练一个大规模的Transformer模型。使用deepspeed,他们可以轻松实现这一目标: importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfromdeepspeedimportDeepSpeedEngine, DeepSpeedConfig# 配置文件co...
使用DeepSpeed Plugin，首先运行accelerate config，选择“no”回答是否使用DeepSpeed配置文件，然后继续回答后续问题生成基本配置。使用生成的配置文件启动训练脚本。Accelerate支持通过CLI配置DeepSpeed功能，如ZeRO Stage-2和ZeRO Stage-3 with CPU Offload。使用DeepSpeed Config File可更灵活地配置DeepSpeed功能，如...
vim /data/xxx/train/config/hostfile gpu004 slots=8 gpu006 slots=8 gpu007 slots=8 用accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同 Accelerate和DeepSpeed都是用于分布式训练的框架,但它们在多机多卡训练方面有一些主要区别: 支持的模型规模: 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...
'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, ...
DeepSpeed使用torch_dtype 不管torch_dtype,直接创建为float32 优化器初始化✅FSDP DeepSpeed用torch_dtype创建参数 用float32创建参数 训练步(前向、后向、归约)❌FSDP DeepSpeed遵循fsdp.MixedPrecision 遵循deepspeed_config_file中的混合精度设置 优化器(准备阶段)✅FSDP ...