通过在 ds_config 中设置以下配置，即可启动阶段 1。"zero_optimization": { "stage": 1} ZeRO-Offload：通过同时利用 GPU 和 CPU 的计算和存储资源，比如将优化器状态和梯度保存在内存上，从而使单 GPU 可以支持的模型更大。比如在一张 P40 GPU 上，无法训练一个 20 亿参数的模型，但是使用 ZeRO-Offload ...
比如在一张 P40 GPU 上,无法训练一个 20 亿参数的模型,但是使用 ZeRO-Offload 可以做到。通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启用 ZeRO-Offload。 "zero_optimization": { "offload_optimizer": { "device": "cpu" } } 本示例中 DeepSpeed 的完整配置文件 ds_config 参考如下。 ds_config = { "train_...
"hccl": hccl_backend 得到ds_config的配置参数 ds_config=get_train_ds_config(offload=args.offload,dtype=args.dtype,stage=args.zero_stage,enable_tensorboard=args.enable_tensorboard,tb_path=args.tensorboard_path,tb_name="step1_model") 得到ds_config的配置参数 {'train_batch_size': 32, 'train_mic...
deepspeed --hostfile=myhostfile--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: deepspeed--num_nodes=2--deepspeed--...
defcreate_hf_model(model_class,model_name_or_path,tokenizer,ds_config=None,rlhf_training=False,disable_dropout=False):# 根据model_name_or_path从预训练模型获取模型配置model_config。 model_config=AutoConfig.from_pretrained(model_name_or_path)# 如果disable_dropout为真,则将模型配置中的dropout设为0....
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: ...
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:
此外,你还需要配置ds_config(这个文件放在LLaMA-Factory的根目录下),这是一个ZeRO3的配置文件(根目录下也已经配好了) [2024-06-16添加]注意,该ZeRO3的配置中,包含有offload_optimizer/param的配置,这里面必须要进行设置,新版llama-factory中并无该方面配置,将导致ZeRO3并不能节约内存 ...
比如在一张 P40 GPU 上,无法训练一个 20 亿参数的模型,但是使用 ZeRO-Offload 可以做到。通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启用 ZeRO-Offload。 "zero_optimization": { "offload_optimizer": { "device": "cpu" } } 本示例中 DeepSpeed 的完整配置文件 ds_config 参考如下。 ds_config = { "train_...
/home/user/code/目录下新建ds_config.json文件,写入: {"train_batch_size":"auto","train_micro_batch_size_per_gpu":"auto","gradient_accumulation_steps":"auto","gradient_clipping":"auto","zero_allow_untested_optimizer":true,"fp16":{"enabled":"auto","loss_scale":0,"initial_scale_power"...