"gradient_accumulation_steps": "auto", "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "loss_scale_window": 1000, "initial_scale_power": 16 }, "zero_optimization": { "stage": 2, "offload_optimizer": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "allgather_partitions": true, "al...
1.fp16: 这部分配置与半精度浮点数(16位浮点数)计算相关。它有助于加快训练速度,同时减少内存使用。 enabled: 是否启用半精度浮点数。 autocast: 是否自动将数据类型转换为半精度。 loss_scale: 损失缩放值,用于防止半精度下的数值下溢。 loss_scale_window: 调整损失缩放值的窗口大小。 initial_scale_power: 损...
: { "stage": 3,"cpu\_offload": true } ```▍ 混合精度训练配置 在配置文件中启用16位浮点数训练并调整损失缩放：```json "fp16": { "enabled": true,"loss\_scale": ...} ```▍ CUDA版本不匹配 为了确保PyTorch和DeepSpeed正常工作，检查并同步PyTorch和系统CUDA版本。可以通过以下命令来确认：`...
{“train_batch_size”： 1024，“gradient_accumulation_steps”： 1，“optimizer”： {“type”： “Adam”，“params”： {“lr”： 0.001，“betas”： [0.9， 0.999]，“eps”： 1e-8}}，“fp16”： {“enabled”： true}，“zero_optimization”： {“stage”： 2，“allgather_partitions”...
deepspeed提供了混合精度训练的支持,可以通过在配置文件中设置"fp16.enabled": true来启用混合精度训练。在训练过程中,deepspeed会自动将一部分操作转换为FP16格式,并根据需要动态调整精度缩放因子,从而保证训练的稳定性和精度。 在使用混合精度训练时,需要注意一些问题,例如梯度裁剪(Gradient Clipping)和学习率调整(Learnin...
混合精度训练：DeepSpeed 支持使用 fp16 数据类型进行混合精度训练。通过在 ds_config 中设置以下配置，即可启用混合精度训练。"fp16": { "enabled": True} ZeRO 数据并行：Zero Redundancy Optimizer（零冗余优化器）可以支持每个 GPU 都只存储模型参数、梯度和优化器状态的一部分，从而降低 GPU 显存占用，支持更...
"fp16": { "enabled": true }, "zero_optimization": true } 6、资源配置 单节点 在仅在单节点运行时,DeepSpeed需要注意哪些不同的配置?CUDA_VISIBLE_DEVICES与DeepSpeed的使用有何异同? 在仅在单节点运行 DeepSpeed 时,需要注意以下几点不同的配置和使用情况: ...
import torchimport deepspeed# 初始化DeepSpeed引擎和相关配置params = {"train_batch_size": 32,"gradient_accumulation_steps": 1,"optimizer": {"type": "Adam","params": {"lr": 0.001,"betas": [0.9, 0.999],"eps": 1e-8,"weight_decay": 0}},"fp16": {"enabled": True},"zero_optimizatio...
你可以使用 DeepSpeed 的配置文件来优化推理时的性能。推理时,配置文件的重点是FP16加速、模型加载和内存优化。假设配置文件名为deepspeed_config_inference.json,内容示例如下: { "fp16": { "enabled": true }, "optimizer": { "type": "Adam",
DeepSpeed支持混合精度的训练,可以在config.json配置文件中设置来启动混合精度("fp16.enabled":true)。在训练的过程中,DeepSpeed会自动将一部分操作转化为FP16格式,并根据需要动态调整精度缩放因子,来保证训练的稳定性和精度。 在使用混合精度训练时,需要注意一些问题,例如梯度裁剪(Gradient Clipping)和学习率调整(Learning...