Gradient Checkpointing允许通过牺牲速度来换取GPU内存,HF Transformers 模型对 DeepSpeed 的Activation Checkpointing 一无所知,因此如果尝试在 DeepSpeed 配置文件中启用该功能,什么都不会发生。 因此,有两种方法可以利用这个功能: 如果想使用 HF Transformers 模型,可以使用model.gradient_checkpointing_enable()或在 HF T...
gradient_checkpointing:降低深度学习模型训练过程中内存消耗的技术; 使用主要流程 如果传入的local_rank不为-1(表示代码在分布式环境运行),则调用deepspeed.init_distributed初始化分布式后端; ds_config:获取DeepSpeed训练配置,get_train_ds_config; 同步分布式环境中各个进程的状态,torch.distributed.barrier(); 获取模型...
1.Optimizer state partitioning (ZeRO stage 1)2.Gradient partitioning (ZeRO stage 2)3.Parameter par...
或者我们需要按照某些特殊的间隔/周期进行学习率的调整,这时候我们就无须传给 DeepSpeed (他会在每个 training step 执行),而是自己手动的管理。 Model Checkpointing# 如果我们需要保存或者加载 DeepSpeed 模型的 checkpointing,我们只需要使用两个函数:save_checkpoint和load_checkpoint即可,他们用两个参数ckpt_dir和ckpt...
pytorch模型训练之fp16、apm、多GPU模型、梯度检查点(gradient checkpointing)显存优化等 Working with Multiple GPUs 代码文件:pytorch_auto_mixed_precision.py 单卡显存占用:6.02 G 单卡GPU使用率峰值:100% 训练时长(5 epoch):1546 s 训练结果:准确率85%左右 ...
--gradient_checkpointing True \ --deepspeed ds_config.json \ --bf16 True \ --tf32 True \ --use_lora True \ # --load_lora_path /data2/xinyuuliu/Baichuan2-main/fine-tune/output_lora4_1_1/checkpoint-7516 # --use_NEFT True ...
最近用qlora 发现zero2不支持gradient checkpointing和两个loss加起来的情况 会报参数重复reduce的错 ...
通过这些替换,可以使用 deepspeed.checkpointing.configure 或deepspeed_config 文件指定各种 DeepSpeed Activation checkpoint优化,例如activation partitioning, contiguous checkpointing 和 CPU checkpointing。 关于DeepSpeed Activation CheckPoint的更多信息我们可以参考 https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/activation-chec...
'--gradient_accumulation_steps', '1', '--lr_scheduler_type', 'cosine', '--num_warmup_steps', '0', '--seed', '1234', '--gradient_checkpointing', '--zero_stage', '3', '--deepspeed', '--lora_dim', '128', '--lora_module_name', 'layers.', '--output_dir', './output...
Gradient Accumulation: 通过梯度累加的方式解决显存不足的问题,常用于模型较大,单卡只能塞下很小的batch的并行训练中 CPU Offload: 同时利用 CPU 和 GPU 内存来训练大型模型,即存在GPU-CPU-GPU的 transfers操作 etc.:还有很多不一一罗列(如Checkpointing, Memory Efficient Optimizer等)...