Learning Rate Scheduler: 当使用 DeepSpeed 的学习率调度器(在ds_config.json文件中指定)时, DeepSpeed 会在每次训练步骤(执行model_engine.step()时)调用调度器的step()方法。当不使用DeepSpeed的学习率调度器时: 如果调度期望在每次训练步骤都执行, 那么用户可以在初始化 DeepSpeed 引擎时将调度器传递给deepspeed.i...
deepspeed --exclude="worker-2:0@worker-3:0,1"--deepspeed --deepspeed_config ds_config.json 类似地,可以仅在 worker-2 上使用 GPU 0 和 1: deepspeed --include="worker-2:0,1"--deepspeed --deepspeed_config ds_config.json 多节点环境变量 当在多个节点上进行训练时,我们发现支持传播用户定义的环...
使用DeepSpeed 来训练模型。 deftrain_model():model=SimpleCNN()model=model.cuda()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)model,optimizer,_,_=deepspeed.initialize(args=None,model=model,optimizer=optimizer,config='ds_config.json')model.train()forepochinrange(5):# 训练 5 个 epochforimages...
Learning Rate Scheduler: 当使用 DeepSpeed 的学习率调度器(在ds_config.json文件中指定)时, DeepSpeed 会在每次训练步骤(执行model_engine.step()时)调用调度器的step()方法。当不使用DeepSpeed的学习率调度器时: 如果调度期望在每次训练步骤都执行, 那么用户可以在初始化 DeepSpeed 引擎时将调度器传递给deepspeed.i...
其中,client_entry.py是模型的入口脚本,client_args是argparse命令行参数 ,ds_config.json是DeepSpeed的配置文件。 对于多节点环境,跨多个节点进行训练时,支持用户定义的环境变量。默认情况下,DeepSpeed将传播所有已设置的NCCL和PYTHON相关环境变量。如果要传播其他变量,则可以在.deepspeed_env文件中指定(key=value)。如下...
首先是利用huggingface的datasets.map对数据集的样本自定义操作;transformers可以通过trainer集成deepspeed功能,这种用法需要提供配置文件,如下面的deepspeed配置文件ds_config.json文件。关于这个config具体配置可参考文档。 这里用的FLAN-T5模型;启动deepspeed:deepspeed --include=localhost:1,2 train.py,启动前两张显卡;注意...
/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_pow...
deepspeed --include="localhost:0"src/train_bash.py [llama-factory参数] --deepspeed /root/ds_config.json 注意 单机训练不需要配置hostfile,但是需要配置localhost 配置方式2 通过accelerate,accelerate配置文件如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
/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"...