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(...
compute_environment: LOCAL_MACHINE deepspeed_config: gradient_accumulation_steps: 1 gradient_clipping: 1.0 offload_optimizer_device: cpu offload_param_device: cpu zero3_init_flag: true zero3_save_16bit_model: true zero_stage: 3 distributed_type: DEEPSPEED fsdp_config: {} machine_rank: 0 main_...
另外,DeepSpeed还支持自定义混合精度训练处理,一系列基于快速CUDA扩展的优化器,ZeRO-Offload到CPU和磁盘/NVMe。DeepSpeed支持PP、DP、TP这3种范式,支持万亿参数模型的训练。 其中,ZeRO-DP用来克服数据并行性和模型并行性的限制,通过将模型状态(参数、梯度和优化器状态)在数据并行进程之间进行分片,使用动态通信调度实现在...
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...
Accelerate Large Model Training using DeepSpeed In this post we will look at how we can leverage the Accelerate library for training large models which enables users to leverage the ZeRO features of DeeSpeed. Motivation 🤗 Tired of Out of Memory (OOM) errors while trying to train large ...
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true } } LLaMA-Factory/examples/deepspeed/ds_z3_config.json { "train_batch_size": "auto", "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", ...
DeepSpeed ZeRO-3 也可以用于推理,因为它允许在多个 GPU 上加载巨大的模型。 Accelerate 通过两种方式集成 DeepSpeed: 通过deepspeed 配置文件来集成。它支持 DeepSpeed 的所有核心功能,并为用户提供了很大的灵活性。用户可能需要根据配置来改变几行代码。 通过deepspeed_plugin 来集成。这支持 DeepSpeed 功能的子集,并对...
module return model 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...
'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', ...
unwrapped_model.save_pretrained(save_dir, save_function=accelerator.save, state_dict=accelerator.get_state_dict(model)) 注意:目前DeepSpeed支持处于实验阶段。如果遇到问题,请提出问题。 5、从notebook启动训练 Accelerate还提供了一个notebook_launcher函数,您可以在笔记本中使用它来启动分布式训练。这对于具有TPU后...