DeepSpeed + Megatron-LM：强强联手 把 DeepSpeed 和 Megatron-LM 结合起来，那简直就是如虎添翼。DeepSpeed 负责优化性能，Megatron-LM 处理模型并行，两个一配合，训练超大模型就变得可行了。来看看怎么把这俩货整合到一起：import deepspeedfrom megatron import initialize_megatronfrom megatron.model import GPTModel...
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...
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…
项目:https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 论文:Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1909.08053.pdf PS:codegeex就是采用的是8头TP,192头DP,共1536块GPU进行训练 采用的训练框架:Megatron + DeepSpee...
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: ...
对于Megatron-LM GPT2 模型,我们在其 setup_model_and_optimizer() 函数中进行 DeepSpeed 初始化,函数传的参数包含原始model、optimizer、args、lr_scheduler 和mpu。 请注意,当启用FP16时,Megatron-LM GPT2会在Adam优化器上添加一个包装器。DeepSpeed有自己的FP16优化器,因此我们需要直接将Adam优化器传递给DeepSpeed...
Megatron的代码库能够使用512个GPU进行8路模型和64路数据并行来高效地训练一个72层、83亿参数的GPT2语言模型。作者发现,更大的语言模型(指的是前面的83亿参数的GPT2)能够在仅5个训练epoch内超越当前GPT2-1.5B wikitext perplexities。 依赖安装 首先进入到Megatron-LM目录,安装一下依赖,pip install -r ...
Megatron-LM是NVIDIA开发的大规模语言模型训练框架,相比于DeepSpeed而言,具有更好的模型并行和流水线并行技术,但数据并行DeepSpeed更有优势。 2 预备知识 2.1 分布式并行策略 单卡可以完成训练流程的模型 数据并行(Data Parallel, DP):每个GPU都复制一份完整模型,但是数据是不同的,每个GPU数据加起来是一个完整的数据 ...
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-LM是由NVIDIA开源的Transformer 模型框架。 DeepSpeed是由Microsoft开源的一个深度学习优化库。 DeepSpeed团队通过将DeepSpeed库中的ZeRO分片(ZeRO sharding)数据并行(Data Parallelism)和管道并行(Pipeline Parallelism)与Megatron-LM中的张量并行(Tensor Parallelism)相结合,开发了一种基于3D并行的实现,这就是Megatron...