灵活的模型并行策略:Megatron提供了灵活的模型并行策略,可以根据需求进行调整。 缺点: 框架支持有限:Megatron主要支持PyTorch,对其他深度学习框架的支持较为有限。 功能多样性不足:相比DeepSpeed,Megatron在数据并行和内存优化方面的功能较少。 主要功能 DeepSpeed: ...
Megatron的核心思路就是混合了模型并行(MP)(包括了张量并行(TP)、流水线并行(PP))和数据并行(DP)这三种并行方式,也被称为3D并行的策略。其中张量并行是Megatron的重点,也是我们要先学习的一个知识点,你说上面不是已经讲过张量并行是基于...
import deepspeedfrom megatron import initialize_megatronfrom megatron.model import GPTModel# 初始化 Megatroninitialize_megatron(extra_args_provider=None， args_defaults={})# 创建模型model = GPTModel(num_layers=48，hidden_size=2048，num_attention_heads=32，max_sequence_length=2048)# 使用 DeepSpeed 包装...
Megatron-LM是NVIDIA开发的专门用来训练大规模语言模型的框架。它最拿手的就是模型并行化，把一个巨无霸模型切成小块，分配到不同的GPU上。用Megatron-LM训练模型，大概长这样：import megatronargs = megatron.get_args()model = megatron.get_model(args)for iteration in range(args.max_iterations)：loss = model...
Megatron的核心思路就是混合了模型并行(MP)(包括了张量并行(TP)、流水线并行(PP))和数据并行(DP)这三种并行方式,也被称为3D并行的策略。其中张量并行是Megatron的重点,也是我们要先学习的一个知识点,你说上面不是已经讲过张量并行是基于线性层进行横切或者竖切吗,那你知道具体在transformer架构里面是怎么切割的吗,...
一、为什么选择DeepSpeed-Megatron 二、Gshard架构 2.1 直觉上理解MoE设计 2.2 输入数据 2.3 Gate 2.4 Expert与溢出处理 2.5 Zero Padding和Drop tokens 2.6 伪代码 三、MoE并行训练 3.1 EP + DP 3.2 All2All通讯 3.3 EP + DP + TP 3.4 PP去哪里了 大家好,时隔不知多少月,LLM并行训练系列终于又有更新了(抱...
入口函数:Megatron-DeepSpeed/pretrain_gpt.py ds_pretrain_gpt_1.3B_MoE128.sh脚本启动的入口函数位于Megatron-DeepSpeed/pretrain_gpt.py中,从这一步开始,整体代码就基本复用我们之前介绍过的Megatron框架了,只是在分布式环境和模型架构设计上会做些deepspeed特有的更改。所以再次建议大家在阅读本文前先了解Megatron源码...
下文主要记录一下megatron和deepspeed流水线切分方式,流水线切分主要围绕两个方面,分别是流水线如何调度,模型如何划分不同部分。 megatron-lmforward_backward_no_pipelining只有一个stage,会先异步执行num_mi…
第一步是在arguments.py中使用deepspeed.add_config_arguments()将 DeepSpeed 参数添加到 Megatron-LM GPT2 模型中。 初始化和训练 我们将修改pretrain.py以启用使用 DeepSpeed 进行训练。 初始化 我们使用deepspeed.initialize创建model_engine、optimizer和 LRscheduler。下面是其定义: ...
Megatron-DeepSpeed是DeepSpeed版本的NVIDIA Megatron-LM。像BLOOM、GLM-130B等主流大模型都是基于Megatron-DeepSpeed开发的。这里以BLOOM版本的Megetron-DeepSpeed为例,介绍其张量并行代码mpu的细节(位于megatron/mpu下)。 理解该部分的代码需要对张量并行的原理以及集合通信有一定的理解,可以看文章: 白强伟:【深度学习】【...