FSDP llamafactory-cli accelerate DeepSpeed 单机多卡 llamafactory-cli deepspeed 多机多卡 deepspeed accelerate DeepSpeed 配置文件 ZeRO-0 ZeRO-2 ZeRO-2+offload ZeRO-3 ZeRO-3+offload LLaMA-Factory支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎 DDP (DistributedDataParall...
DDP(Distributed Data Parallel) 单机多卡 数据并行,程序会为每个GPU创建一个进程,每个进程中有对应的模型和优化器本地副本,并且每个优化器上不仅模型参数相同(有相关的扩展优化技术对模型参数进行分片,如FSDP,后面会进行介绍),优化器的随机数种子也相同。DDP会在训练过程内部维持这种同步。每个不同的进程中会接受到不...
I used fsdp+ShardedGradScaler to train my model. Compared with apex. amp+ddp, the precision of my model has decreased. The ddp is like model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, num_losses=len(task2scaler), enabled=opts.optimizer["fp16"], opt_level='O2') model = DDP(model, ...
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed模型训练、模型保存、模型推理、onnx导出、onnxruntime推理等示例代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用。 FairScale(你真的需要FSDP、DeepSpeed吗?) 在了解各种训练方式之前,先来看一下 FairScale 给出的一个模型训练方式选择的流...
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两个礼拜,指标从70%降到了40%,下礼拜又要去复查了,希望会再好一点,拜托了。[二哈][二哈][二哈]
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用
fsdp_auto_wrap_policy=default_auto_wrap_policy, cpu_offload=CPUOffload(offload_params=True), ) 总的而言,从DP到DDP,可以看出PyTorch对数据并行的支持是越来越精细,越来越全面的,令我们不需要额外的框架和三方库,就可以最简单的实现大模型的训练
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用 GitHub - xxcheng0708/pytorch-model-train-template: pyt…