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...
--per_device_eval_batch_size 8 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --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 ...
"stage3_max_reuse_distance":1e9, "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save":true }, "gradient_accumulation_steps":"auto", "gradient_clipping":"auto", "steps_per_print":2000, "train_batch_size":"auto", "train_micro_batch_size_per_gpu":"auto", "wall_clock_breakdown":false } 启动...
--per_device_eval_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --evaluation_strategy "no" \ --save_strategy "epoch" \ #也可以采用“step",需要多配置save_steps --save_total_limit 5 \ #最大checkpoint个数 --learning_rate 2e-5 \ --weight_decay 0. \ #AdamW优化器参数 --warmup_r...
--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。
模型保存主要通过 DeepSpeed 的save_checkpoint和load_checkpoint这两个API进行管理,需要两个额外参数:ckpt_dir和ckpt_id Args: ckpt_dir:保存目录 ckpt_id:唯一标识目录中检查点的标识符,下面例子里使用 loss 值 client_sd:用户希望保存的额外数据,字典形式保存。
--logging_steps 10 --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 ...
--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...