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...
FSDP FSDP (Fully Sharded Data Parallelism) 是一种分布式训练技术,通过分片(Sharding) 模型参数、梯度和优化器状态,将大型模型的训练负载分散到多个GPU或计算节点上,从而解决传统数据并行方法(如DDP) 在训练超大模型时的内存瓶颈问题。 其核心思想源自ZeRO(Zero Redundancy Optimizer) 优化器 (如DeepSpeed 的ZeRO-3阶...
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, ...
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Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Use detected device module in distributed DDP/FSDP instead of `cuda` device specific. · pytorch/pytorch@68e6f66
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 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...
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…
Add introduction to support DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron-LM. 46179c1 codecovbotcommentedJan 19, 2024• edited workingloongmerged commit93a7f8eintointelligent-machine-learning:masterJan 20, 2024 13 checks passed workingloongdeleted theupdate-readmebranchJanuary 20, 2024 00:10...