stage3_param_persistence_threshold:用于配置在进行分布式训练时是否分割小于指定阈值的参数。stage3_gather...
Stage 1: 把优化器状态(optimizer states)分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下 Stage 2: 把优化...
stage=args.zero_stage, enable_tensorboard=args.enable_tensorboard, tb_path=args.tensorboard_path, tb_name="sft", ) ds_config["train_micro_batch_size_per_gpu"] = args.per_device_train_batch_size ds_config["train_batch_size"] = ( args.per_device_train_batch_size * torch.distributed.get...
# 来自runtime/zero/stage3.pydefdefragment(tensors:List[Tensor])->Tensor:"""move provided tensors into a contiguous flat buffer, with some additionalmeasures taken to reduce memory fragmentation"""assertlen(set(t.dtypefortintensors))==1assertlen(set(t.devicefortintensors))==1cpu_buffer=torch...
--deepspeed_config ds_zero_stage_1.config 在没有ZeRO的情况下训练这个模型会失败,并显示出内存不足(OOM)错误,如下所示: 这个模型不能适应GPU内存的一个重要原因是Adam优化器状态消耗了18GB的内存,这是32GB RAM的一个相当大的部分。通过使用ZeRO Stage1将优化器状态在八个数据并行 rank 之间进行切分,每个设备...
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...
在DeepSpeed代码库的DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3(顾名思义,处理第 3 阶段优化器分片)实现代码中,我们注意到trainable_param_groups(可训参数组)被传入一个内部函数_setup_for_real_optimizer,该函数会调用另一个名为_create_fp32_partitions的函数。正如其名称中的fp32所示,DeepSpeed内部执行了精度上转,并在设计上...
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...
"stage3_max_live_parameters" : 1e9, "stage3_max_reuse_distance" : 1e9, "stage3_prefetch_bucket_size" : 5e8, "stage3_param_persistence_threshold" : 1e6, "sub_group_size" : 1e12, "elastic_checkpoint" : true, "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true, "ignore_unused_par...
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save":false }, "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 ...