deepspeed test.py --deepspeed_config config.json 1. 看到下面的输出说明开始正常运行,在下载数据了: 开始训练的时候 DeepSpeed 通常会打印更多的训练细节供用户监控,包括训练设置、性能统计和损失趋势,效果类似于: worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24550, SamplesPerSec=1284.4954513975558 worker-0: ...
DeepSpeed框架依赖于一个预先定义的json文件传入参数,该文件中的参数需要小心调试以契合训练过程中的参数,否则可能会出现很难发现的bug,完整键值表可以参考DeepSpeed Configuration JSON 配合HuggingFace Trainer (transformers.Trainer) HuggingFace Trainer (HF Trainer) 内部集成了对DeepSpeed框架的支持,而且支持解析'auto'关键...
deepspeed--exclude="worker-2:0@worker-3:0,1"\<client_entry.py><client args>\--deepspeed--deepspeed_config ds_config.json 类似地,可以仅在 worker-2 上使用 GPU 0 和 1: 代码语言:javascript 复制 deepspeed--include="worker-2:0,1"\<client_entry.py><client args>\--deepspeed--deepspeed_con...
torchrun --nproc_per_node=8 --nnodes=1 --node_rank=${RANK} --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port ${MASTER_PORT} your_program.py <normal cl args> --deepspeed deepspeed_config.json 多节点 仍可以用torchrun启动,也可以用deepspeed启动,但需要提前配置免密登录并准备hostfile hostname1 sl...
可以使用一个配置 JSON 文件来启用、禁用或配置 DeepSpeed 功能,该文件应该作为 args.deepspeed_config 指定。下面是一个示例配置文件。有关完整功能集,请参见 API 文档(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/) 。 { "train_batch_size": 8,
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。 Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看文档了解更多信息。
deepseed安装好后,直接一行命令就开始运行:deepspeed ds_train.py --epoch 2 --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json ;从日志可以看出:有几块显卡就会生成几个进程并发训练;显卡之间使用nccl互相通信; 主进程rank 0 打印日志: 显存都用上了:
ZeRO-3是ZeRO的第三个阶段,它可以将完整的模型状态(即权重、梯度和优化器状态)进行切分,以线性地扩展内存节省量和数据并行度。可以在JSON配置中启用ZeRO-3。这里(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)提供了这些配置的完整描述。
deepspeed_config – 可选:当提供DeepSpeed配置JSON文件时,将用于配置DeepSpeed激活检查点。 partition_activations – 可选:启用后在模型并行GPU之间Partitions activation checkpoint。默认为False。如果提供,将覆盖deepspeed_config。 contiguous_checkpointing – 可选:将activation checkpoint复制到一个连续的内存缓冲区中。