例如，在JSON配置文件中设置这些参数的示例：{"train_batch_size":8,"gradient_accumulation_steps":4,...
gradient_accumulation_steps 8 \ --preprocessing_num_workers 16 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 100 \ --eval_steps 100 \ --learning_rate 5e-5 \ --max_grad_norm 0.5 \ --num_train_epochs 2.0 \ --dev_ratio 0.01 \ --evaluation_strategy steps \ -...
--preprocessing_num_workers 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 5000 \ --learning_rate 5e-5 \ --weight_decay 0.1 \ --num_train_epochs 1.0 \ --fp16 \ --deepspeed deepspeed.json 单节点启动示例 #代表使用序号为0和3的显卡 deepspeed --include localhost:...
model_engine.step()#save checkpointifstep%args.save_interval:client_sd['step']=step ckpt_id=loss.item()model_engine.save_checkpoint(args.save_dir,ckpt_id,client_sd=client_sd) DeepSpeed 可以自动保存和恢复模型、优化器和学习率调度器的状态,同时隐藏这些细节,使用户无需关心。然而,用户可能希望保存与...
--save_steps 10000 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 0.25 \ --plot_loss \ --fp16 可以看到,训练已经跑起来了,并且输出了两台机器的日志 多机多卡训练 分别去两台服务器中执行nvidia-smi,可以看到显卡均有被使用,至此,分布式训练完毕。
使用DeepSpeed 中的 save_checkpoint 和 load_checkpoint API 处理训练状态的保存和加载,需要提供两个参数来唯一识别一个检查点: ckpt_dir: 检查点将保存到此目录。 ckpt_id:在目录中唯一标识检查点的标识符。在下面的代码片段中,我们使用损失值作为检查点标识符。
--save_steps 10000 --learning_rate 5e-5 --num_train_epochs 3 --num_layer_trainable 1 --plot_loss --fp16 Expected behavior 正常八张H800应该不会出现超出显存的情况吧,搜索了好多方法都没用,是因为我的配置出现什么问题了吗 System Info
--logging_steps 10 --save_steps 1000 --learning_rate $LR --fp16 Author markWJJ commented May 22, 2023 你能提供一下batch 开到 16 训练脚本和 deepspeed 参数 以及 对应的仓库吗? 学习学习。 你能提供一下batch 开到 16 训练脚本和 deepspeed 参数 以及 对应的仓库吗? 学习学习。 https:/...
gradient_accumulation_steps＝2, per_device_train_batch_size=2,per_device_mini_train_batch_size=2...
stage3_gather_16bit_weights_on_model_save 在保存模型时启用模型 fp16 权重合并。 对大型模型和多GPU, 在内存和速度方面都是一项昂贵的操作。 如果打算恢复训练, 目前需要使用它。 未来的更新将消除此限制。 sub_group_size 控制在optimizer steps中更新参数的粒度。 参数被分组到 sub_group_size 的桶中, 每...