将stage3_param_persistence_threshold参数设置的很大,比如6 * hidden_size * hidden_size 将offload_params参数关闭(可以极大改善性能) 如何选择不同的Zero stage和offload 从左到右,越来越慢 Stage 0 (DDP) > Stage 1 > Stage 2 > Stage 2 + offload > Stage 3 > Stage 3 + offloads 从左到右,所需G...
大模型训练通常会用到: 1、数据并行(Data Parallelism) 2、模型并行:包括张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism) DeepSpeed Zero Stage 本质上是一种“节省显存”的数据并行,是…
1. Stage 3 of ZeRO (ZeRO-3) allows for removing all memory redundancies in data-parallel training by partitioning model states across data-parallel processes. Explore how ZeRO-3 eliminates memory redundancies 2. Infinity Offload Engine, a novel data offloading library, allo...
1.提交 DeepSpeed 作业 通过以下代码示例提交包含 1 个 Launcher 节点,3 个 Worker 节点的 DeepSpeed 训练任务。该任务将使用 3 台机器,每台机器上的一张 GPU 卡进行训练。 arena submit etjob \ --name=deepspeed-helloworld \ --gpus=1 \ --workers=3 \ --image=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/...
当前支持 3 个阶段,阶段 1 对优化器状态进行分片。阶段2还会对梯度进行分片。阶段 3 进一步对模型权重进行分片。通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启动阶段 1。 "zero_optimization": { "stage": 1 } ZeRO-Offload:通过同时利用 GPU 和 CPU 的计算和存储资源,比如将优化器状态和梯度保存在内存上,从而使...
Description & Motivation According to this Issue, seems like there is _offload version of deepspeed stage 1. But passing "deepspeed_stage_1_offload" to Trainer doesn't work. I believe it'd still work by passing a config dict, but it'd be...
Projects Security Insights Additional navigation options Files 4264e5d data deepspeed_conf ds_stage1.json image .gitignore LICENSE README.md README_zh.md demo.py demo_funasr.py export_meta.py finetune.sh model.py requirements.txt webui.py ...
• Scale: State-of-the-art large models such as OpenAI GPT-2, NVIDIA Megatron-LM, and Google T5 have sizes of 1.5 billion, 8.3 billion, and 11 billion parameters respectively. ZeRO stage one in DeepSpeed provides system support to run models up to 100 billion...
首先stage0先算,stage0算完之后,stage1算,同时stage0再算,完成流水线并行。 另外,stage0内部算的时候,7层模型会通过megatron进行模型并行的计算。 图2:图 1 中的 worker 到八个节点(每个节点有四个 GPU)的系统上的 GPU 的映射。同一颜色的 GPU 在同一节点上。
最近玩了一下DeepSpeed-Chat Stage-3 踩了不少的坑。 Actor model - Bloom-7b Reward-model Bloom-7b 主要遇见的一些问题和解决方法: 在不考虑前面两步SFT和Reward(这里训练Bloom的话需要修改Reward的代码,因为Bloom是左padding和Opt系列不太一样,原始的Reward_model在训练的时候采取的是,计算右侧不为padding_token...