--deepspeed_config ds_zero_stage_2.config \ --checkpoint-activations 接下来,我们需要更新DeepSpeed JSON配置,如下所示,以启用ZeRO Stage2优化: { "zero_optimization": { "stage": 2, "contiguous_gradients": true, "overlap_comm": true, "reduce_scatter": true, "reduce_bucket_size": 5e8, "all...
2.2.1 ZeRO Stage-2 accelerate配置文件: compute_environment: LOCAL_MACHINE deepspeed_config: gradient_accumulation_steps: 1 gradient_clipping: 1.0 offload_optimizer_device: none offload_param_device: none zero3_init_flag: true zero_stage: 2 distributed_type: DEEPSPEED fsdp_config: {} machine_rank...
--deepspeed_config ds_zero_stage_2.config --checkpoint-activations 接下来,我们需要更新DeepSpeed JSON配置,如下所示,以启用ZeRO Stage2优化: { "zero_optimization": { "stage": 2, "contiguous_gradients": true, "overlap_comm": true, "reduce_scatter": true, "reduce_bucket_size": 5e8, "allgath...
My current solution to this is always usingself.deepspeed.save_16bit_model()intrainer.save_model()for zerostage2: elifself.deepspeed:# this takes care of everything as long as we aren't under zero3ifself.args.should_save:self._save(output_dir)ifis_deepspeed_zero3_enabled():# It's to...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
"stage": 2, "allgather_partitions": true, "allgather_bucket_size": 5e8, "overlap_comm": false, "reduce_scatter": true, "reduce_bucket_size": 5e8, "contiguous_gradients" : true, "offload_optimizer": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "stage3_max_live_parameters" : 1e9...
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，从而使单 GPU 可以支持的模型更大。比如在一张 P40 GPU ...
这可以通过对DeepSpeed启动脚本应用以下GPT-2模型配置更改来完成。 代码语言:javascript 复制 --model-parallel-size 1 \ --num-layers 50 \ --hidden-size 4096 \ --num-attention-heads 32 \ --batch-size 1 \ --deepspeed_config ds_zero_stage_2.config \ --checkpoint-activations 接下来,我们需要...
},"zero_optimization": {"stage": 2} } deepseed安装好后,直接一行命令就开始运行:deepspeed ds_train.py --epoch 2 --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json ;从日志可以看出:有几块显卡就会生成几个进程并发训练;显卡之间使用nccl互相通信; ...
2. 运行容器搭建 进入manager节点,先创建一个workspace文件夹,内部的文件列表如下: ├── workspace/ ├── code/ ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile 1. 训练框架准备 我用的是hiyouga/LLaMA-Factory: Easy-to-use LLM fine-tuning framework这个大模型训练微调框架,它支持目前市面上主流的大模型...