DeepSpeed提供了 LRRangeTest、OneCycle、WarmupLR、WarmupDecayLR 学习率调度器的实现。当使用DeepSpeed的学习率调度器(在deepspeed_config.json文件中指定)时,DeepSpeed会在每个训练步骤(执行model_engine.step()时)调用调度器的step()方法。(其他类型可查阅官方文档) warmup_min_lr: 最小学习率。 (默认值:0) w...
使用model_engine.save_checkpoint函数进行模型保存。此函数需要指定以下两个参数: ckpt_dir:指定模型检查点保存的目录。 ckpt_id:作为检查点在目录中唯一标识的标识符。在示例代码中,使用了loss值作为检查点标识符。 保存额外数据:用户可以传递client_sd字典参数来保存特定于模型训练的额外数据。例如,在示例中将step值...
Loss Scaling: 在FP16/混合精度训练中, DeepSpeed 引擎会自动处理缩放损失,以避免梯度中的精度损失。 Learning Rate Scheduler: 当使用 DeepSpeed 的学习率调度器(在ds_config.json文件中指定)时, DeepSpeed 会在每次训练步骤(执行model_engine.step()时)调用调度器的step()方法。当不使用DeepSpeed的学习率调度器时:...
for i, data in enumerate(trainloader): inputs, labels = data[0].to(model_engine.local_rank), data[1].to( model_engine.local_rank) outputs = model_engine(inputs) loss = criterion(outputs, labels) model_engine.backward(loss) model_engine.step() # print statistics running_loss += loss...
deepspeed.initialize(args=params,model=model,model_parameters=model.parameters())# 训练循环for epoch in range(num_epochs):for batch in dataloader:inputs, targets = batchoutputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, targets)# 使用DeepSpeed的后向传播model_engine.backward(loss)model_engine.step(...
importdeepspeed# 初始化模型model=SimpleModel()# DeepSpeed 初始化model_engine,optimizer,train_loader,__=deepspeed.initialize(args=argparse.Namespace(),model=model,model_parameters=model.parameters(),config_params='deepspeed_config.json')# 训练过程forepochinrange(10):forbatchintrain_loader:optimizer.zero...
我们使用 deepspeed.initialize 创建model_engine、optimizer 和LR scheduler。下面是其定义: 代码语言:javascript 复制 def initialize(args, model, optimizer=None, model_parameters=None, training_data=None, lr_scheduler=None, mpu=None, dist_init_required=True, collate_fn=None): 对于Megatron-LM GPT2 模...
engine = DeepSpeedRLHFEngine( actor_model_name_or_path=args.actor_model_name_or_path, critic_model_name_or_path=args.critic_model_name_or_path, tokenizer=tokenizer, num_total_iters=num_total_iters, args=args)trainer = DeepSpeedPPOTrainer(engine=engine, args=args)for prompt_batch in ...
不过目前DeepSpeed-Chat也没有解决，需要关闭Hybrid Engine进行训练。DeepSpeed-Chat还有一个很严重的问题就是，在make experience的时候，强制Actor Model生成到最大长度（设置max_length=min_length=max_min_length），这样子导致模型生成偏差很大。对于一个简单的问题，模型可能本来生成简单的一句话就可以完美回答了，...
Reward Model Tuning PPO 首先，实现RL需要一个Actor Model（生成模型）和一个Reward Model（打分模型）...