在定义 data engine 之前,需要先定义 sequence_parallel_group ,这里的 sequence_parallel_size 指每一个序列并行内进程的数量,sequence_parallel_size 数值越大,一个 sequence_parallel_group 中的进程数量越多,每张卡里送入的序列长度就越小,假设 world_size 为8,sequence_parallel_size 为4,那么 world 将会被分成...
DS-SequenceParallel 符号说明:N 为序列长度;d 为 head size;hc 为注意力头个数;P 为切分块数;这里假设 P = hc = 4; 这里主要有三个需要注意的点:在 1 处,可以看到输入 x 是已经沿着序列维度切分了 P 份的结果,然后分别经过 W_Q, W_K 和W_V 的投影映射,这里并不会改变输入的 Shape;在 2 处,...
DeepSpeed Flops 分析器输出每个 GPU 的分析结果以及world size,数据并行大小和模型并行大小。 对于在多 GPU 或多节点上运行的模型,只有模型并行(例如,Megatron-LM 中的 --model-parallel-size)的改变会影响浮点操作数和Paramater的分析结果,即,model_parallel_size * flops = total_flops 和model_parallel_size *...
ZeRO-0:禁用所有类型的分片,仅使用 DeepSpeed 作为 DDP (Distributed Data Parallel) ZeRO-1:分割Optimizer States,减少了4倍的内存,通信容量与数据并行性相同 ZeRO-2:分割Optimizer States与Gradients,8x内存减少,通信容量与数据并行性相同 ZeRO-3:分割Optimizer States、Gradients与Parameters,内存减少与数据并行度...
--expert-model-parallel-size [int] 专家并行 --expert-interval [int] 专家层数间隔 --moe-train-capacity-factor [float] 专家容量因子 --noisy-gate-policy gate噪声策略 --no-use-rts 不使用随机token选择 MoE支持序列并行: 重要参数参数说明注意事项 --sequence-parallel 开启SP MoE场景开启SP,由于影响数据...
def __init__(self, normalized_shape, eps: float = 1e-5, sequence_parallel=False): super(LayerNorm, self).__init__() if isinstance(normalized_shape, numbers.Integral): normalized_shape = (normalized_shape,) self.normalized_shape = torch.Size(normalized_shape) self.eps = eps self.weight...
from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) # Example input text inputs = tokenizer("DeepSpeed makes model inference faster!", return_tensors="pt") # Enable DeepSpeed inference optimization model = deepspeed.init_inference( model, mp_size=1, ...
全局总进程数(word_size):在整个系统中运行的所有进程的总数,用于确定可以并行完成多少工作以及需要完成任务所需的资源数量。 主节点(master_ip+master_port):在分布式计算环境中,主节点负责协调所有其他节点和进程的工作,为了确定主节点,我们需要知道它的IP地址和端口号。主节点还负责监控系统状态、处理...
model.resize_token_embeddings(int(8*math.ceil(len(tokenizer)/8.0)))# make the vocab size multipleof8returnmodel 然后是load_hf_tokenizer函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 这段代码定义了一个名为load_hf_tokenizer的函数,该函数的作用是加载一个指定的分词器。这个函数的参数...
这在PyTorch中是一个常见的模式, #当模型被封装在torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时, #模型的所有属性都会被存储在'module'属性中。所以这行代码的目的是确保我们总是在原始模型上进行操作,而不是并行化的包装器。 model_to_save=model.moduleifhasattr(model,'module')elsemodel #...