from transformers import GPTBigCodeForCausalLM import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss from deepspeed.pipe import PipelineModule, TiedLayerSpec, LayerSpec class EmbeddingPipeLayer(torch.nn.Module): def __init__(self, model: GPTBigCodeForCausalLM): super().__init__() self.wte = ...
1.2.1 PipelineModule(layers=join_layers(net),..) - Setup world info - Initialize partition information Setup world info: # # dist.new_group() 将 RANK 实例放入一个组中 self.world_group = dist.new_group(ranks=range(dist.get_world_size())) self.global_rank = dist.get_rank(group=self....
存储效率:DeepSpeed 提供了一种 Zero 的新型解决方案来减少训练显存的占用,它与传统的数据并行不同,它将模型状态和梯度进行分区来节省大量的显存; 可扩展性:DeepSpeed 支持高效的数据并行、模型并行、pipeline 并行以及它们的组合,这里也称 3D 并行; 易用性: 在训练阶段,只需要修改几行代码就可以使 pytorch 模型使用...
1.3b的模型，配置文件都缓存到了huggingface的缓存目录中. 可以自行查看 ll ~/.cache/huggingface/hub/...
module_inject/replace_module.py", line 792, in <module> from ..pipe import PipelineModule File "/opt/conda/envs/core/lib/python3.10/site-packages/deepspeed/pipe/__init__.py", line 6, in <module> from ..runtime.pipe import PipelineModule, LayerSpec, TiedLayerSpec File "/opt/conda/...
感觉你的划分应该是1357 0246,然后out普遍是长的那个(其实就是batch里的max_length),grad应该是正确的长度,我感觉你可以检查下你的collator、每个block的input和output,注意一下符合deepspeed的pipeline module的协议,尽可能都以tensor的形式传输。然后注意pipelinemodel会有一个label项作为输入(以tuple形式),检查一下 ...
pipeline 中多序列的 KV cache 会占用大量显存 对于上述问题,DeepSpeed 主要通过以下3种方式进行优化: 1. 隐藏数据依赖及复合时序安排 首先将 batch 拆分为 micro-batch,其中 micro-batch 数等于 pipeline 深度,micro-batch通过动态队列的顺序产生token 并避免 bubbles。另外另外由于两个阶段的耗时不同,使用混合时序可...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。 罗西的思考 2022/05/09 2.7K0 ZeRO & DeepSpeed:可以让训练模型拥有超过1000亿个参数的优化(微软) NLP 服务pytorch深度学习分布式 近日...
module_inject.replace_policy...} model = deepspeed.init_inference(model, mp_size=parallel_degree, mpu=mpu, checkpoint=[checkpoint_list], dtype=args.dtype, injection_policy=injection_policy, ) Figure 2: The DeepSpeed Inference pipeline and the inference A...
使用DeepSpeed引擎进行模型训练。引擎可以包装任何类型为torch.nn.module的模型,并具有一组最小的API来训练和保存模型检查点。请参见教程以获取详细示例。 要初始化DeepSpeed引擎: 代码语言:javascript 复制 model_engine,optimizer,_,_=deepspeed.initialize(args=cmd_args,model=model,model_parameters=params) ...