deepspeed里有micro_step和global_step,前者不管梯度积累,后者管 scheduler运行step方法和optimizer运行step方法都是看global step的 打印log的步数是按micro_step的 优化器 "optimizer": { "type": "Adam", "params": { "lr": 1e-4, "betas": [ 0.9, 0.99 ], "eps": 1e-7, "weight_decay": 0, "...
deepspeed会在优化器参数中存储模型的主参数,存储在global_step*/*optim_states.pt文件中,数据类型为fp32。因此,想要从checkpoint中恢复训练,则保持默认即可 如果模型是在ZeRO-2模式下保存的,模型参数会以fp16的形式存储在pytorch_model.bin中 如果模型是在ZeRO-3模式下保存的,需要如下所示设置参数,否则pytorch_model...
'global_step' ] Activity LiweiPengchanged the title deepspeed_light,py bug: 'global_step' should be 'global_steps' in _load_checkpoint() deepspeed_light.py bug: 'global_step' should be 'global_steps' in _load_checkpoint() on Mar 7, 2020 ShadenSmithadded bugSomething isn't working on ...
bin Processing zero checkpoint at global_step1 Detected checkpoint of type zero stage 3, world_size: 2 Saving fp32 state dict to pytorch_model.bin (total_numel=60506624) 当你保存checkpoint时,zero_to_fp32.py脚本会自动生成。注意:目前该脚本使用的内存(通用RAM)是最终checkpoint大小的两倍。 或者,...
最后,您可以查看训练模型的效果。您可以使用TensorBoard来可视化训练指标,例如损失值和准确度: # 使用TensorBoard来查看训练效果fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter writer=SummaryWriter()# 记录训练指标writer.add_scalar('loss',loss,global_step=step)writer.add_scalar('accuracy',accuracy,global_step=step...
optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 10 == 9 or True: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10)) running_loss = 0.0 # Validation phase pointnet.eval() correct = total = 0 ...
一旦DeepSpeed引擎被初始化,就可以使用三个简单的API来进行前向传播(callable object)、反向传播(backward)和权重更新(step)来训练模型。 代码语言:javascript 复制 forstep,batchinenumerate(data_loader):#forward()method loss=model_engine(batch)#runs backpropagation ...
[timer.py:199:stop] epoch=0/micro_step=3160/global_step=1580, RunningAvgSamplesPerSec=23.920614039044654, CurrSamplesPerSec=23.953849064281354, MemAllocated=7.77GB, MaxMemAllocated=26.0GB [2023-04-13 12:15:44,589] [INFO] [logging.py:96:log_dist] [Rank 0] step=1580, skipped=15, lr=[...
deepspeed会在优化器参数中存储模型的主参数, 存储在global_step*/*optim_states.pt 文件中, 数据类型为fp32。因此, 想要从checkpoint中恢复训练, 则保持默认即可 如果模型是在ZeRO-2模式下保存的, 模型参数会以fp16的形式存储在pytorch_model.bin中
--global-option="-j8"表示使用8个CPU核心来并行编译,以加快编译速度。 4. 验证deepspeed安装 安装完成后,可以使用pip show deepspeed来验证DeepSpeed是否安装成功。同时,可以尝试运行一个简单的DeepSpeed示例脚本来测试其功能。 以下是一个简单的DeepSpeed示例脚本: python import deepspeed import torch import torch.nn...