collate_fn: 可选:合并样本列表以形成一个小批量的张量。 在从map-style 数据集中使用批量加载时使用。 config: 可选:可以作为路径或字典传递的 DeepSpeed 配置, 用于替代 `args.deepspeed_config`。 config_params: 可选:与 `config` 相同,为了向后兼容保留。 返回值: 返回一个包含 `engine`, `optimizer`, ...
evice_map = {"": int(os.environ.get("LOCAL_RANK") or 0)} # device_map指定模型加载的GPU;troch_dtype=torch.float16表示半精度加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH, torch_dtype=torch.float16, device_map=device_map) # 3. LoRA相关 lora_config = LoraConfig( tas...
当然,我们已经可以通过device_map="auto"实现朴素模型并行,但在使用多个GPU时,这是一种非常糟糕的策略,它只在模型无法适配单个GPU的情况下才有意义(否则最好还是只使用单个GPU)。如果确实需要流水线并行和张量并行,那么目前最好的选择是使用Megatron-LM,并专注于他们支持的模型(如BERT、GPT-2、T5、Llama)。 此外,...
面对CPU内存不足（OOM）问题，发现使用更多GPU时CPU内存消耗增加，而单机单卡时CPU内存不会出现问题。解决方法是直接将模型加载到GPU，使用`device_map="auto"`参数可以让Deepspeed自动分配模型到多个GPU上。综上所述，Deepspeed提供了强大的支持，简化了多机多卡环境下的模型训练流程，同时提供了丰富的配置...
from datasets import concatenate_datasetsimport numpy as np# The maximum total input sequence length after tokenization.# Sequences longer than this will be truncated, sequences shorter will be padded.tokenized_inputs = concatenate_datasets([dataset["train"], dataset["test"]]).map(lambda x: ...
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/home/chopin/Baichuan-13B-Chat", trust_remote_code=True, low_cpu_mem_usage=True, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", ) load ft_state state_dict = torch.load("pytorch_model.bin", map_location="cpu") base_model.load_sta...
float16, device_map=device_map) # 3. LoRA相关 lora_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=LORA_R, # LoRA中低秩近似的秩 lora_alpha=LORA_ALPHA, # 见上文中的低秩矩阵缩放超参数 lora_dropout=LORA_DROPOUT, # LoRA层的dropout ) # 转换模型 model =...
DeepSpeed 是由微软开发的一种深度学习优化库,专为高性能训练和推理而设计,尤其适用于大规模深度学习模型(如 GPT 系列、BERT 等)。它通过一系列技术和优化策略,帮助研究者和开发者高效利用硬件资源,实现快速训练、降低内存使用以及提升推理速度。 正如其官方描述那样: ...
最后4个block的optimizer是GPU2负责,所以GPU0和1并不更新这4个block的参数。但是更新参数涉及梯度啊,GPU2的loss和梯度信息不完整,这时就需要GPU0和1把自己计算的梯度信息发送给GPU2,整合后计算mean,用于更新最后4个block的参数! 同理,中间4个block的梯度由GPU0和2发送给CPU1,GPU1整合后计算mean,用于更新中间4个...
= tokenizer.pad_token_idelse-100)forlinlabel]forlabelinlabels["input_ids"] ] model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]returnmodel_inputs# process datasettokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=list(dataset["train"].features))# save dataset to ...