deepspeed_config.json是喂给Deepspeed的参数,他们会有一些参数名字不一样,比如在Deepspeed中为train_micro_batch_size_per_gpu,有些时候会有一些冲突 接下来开始介绍一下这些参数: auto,会发现deepspeed_config.json中参数大部分都是auto,上面说过HF Trainer的参数和Deepspeed的参数有些是重合的但是命名不一样的,如果...
配置json文件 运行截图 参考 安装deepspeed pip install deepspeed 运行代码 Deployment with multiple GPUs ...
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 cifar10_deepspeed.py --deepspeed_config ds_config.json DeepSpeed 通常会打印更多的训练细节供用户监视,包括训练设置、性能统计和损失趋势。 deepspeed.pt cifar10_deepspeed.py --deepspeed_config ds_config.json Warning: Permanently added '[192.168.0.22]:42227' (ECDSA) to the list of known host...
# 多节点多卡方法1,需要在多个节点上手动启动python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8--nnode=2--node_rank=0--master_addr=hostname1 --master_port=9901your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json# 多节点多卡方法2,需要创建一个 hostfile 文件,只需在一个节点上启...
deepspeed--hostfile=myhostfile<client_entry.py><client args>\--deepspeed--deepspeed_config ds_config.json 另外,DeepSpeed 允许您将模型的分布式训练限制在可用节点和 GPU 的子集上。此功能通过两个命令行参数启用:--num_nodes和--num_gpus。例如,可以使用以下命令将分布式训练限制为仅使用两个节点: ...
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:
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。