1、train_batch_size[int] 有效训练批量大小。这是导致模型更新一步的数据样本量。train_batch_size由单个 GPU 在一次前向/后向传递中处理的批量大小(又称为train_micro_batch_size_per_gpu)、梯度累积步骤(又称为gradient_accumulation_steps)和 GPU 数量共同决定。如果同时提供了train_micro_batch_size_per_gpu...
train_micro_batch_size_per_gpu:每个GPU上处理的单个微批量的大小。 gradient_accumulation_steps:在执行参数更新之前,累积的微批量梯度数量。 train_batch_size:整个训练批量的大小,即所有GPU上并行处理的总样本数。 optimizer:优化器配置,包括学习率、动量等参数。 此外,配置文件还可以包括其他高级选项,如学习率调度...
训练批次大小 (train_batch_size):在配置文件中,可以通过指定一个整数值来设置训练批次的大小。这个值代表每个训练步骤中用于训练的样本数。 梯度累积步数 (gradient_accumulation_steps):通过设置这个参数,可以定义梯度累积的步数。这意味着在执行优化器步骤之前,模型将进行多少次前向传播和反向传播。这对于处理大批量...
DeepSpeed 的 Config 配置,json格式,传递给deepspeed.initialize的args 训练批次大小 (train_batch_size):在配置文件中,可以通过指定一个整数值来设置训练批次的大小。这个值代表每个训练步骤中用于训练的样本数。 梯度累积步数 (gradient_accumulation_steps):通过设置这个参数,可以定义梯度累积的步数。这意味着在执行优化...
Describe the bug When using DeepSpeed 0.10.0 (or version > 0.8.2) with Ray 2.5.1 I get the following error when trying to run a job on 3 Reay workers: AssertionError: Check batch related parameters. train_batch_size is not equal to micro...
半精度应该可以开到16 , 之前32精度差不多batch 就是4. Author markWJJ commented May 22, 2023 半精度应该可以开到16 , 之前32精度差不多batch 就是4. 文本长度大概多少 我这边文本比较长 max是1024 ,还有个问题 这个deeptraining的loss输出的时候 有没有那种累加的trainloss 而不是每次都是 单个step的loss...
loss=model_engine(batch)#runs backpropagation model_engine.backward(loss)#weight update model_engine.step() Gradient Averaging: 在分布式数据并行训练中,backward确保在对一个train_batch_size进行训练后,梯度在数据并行进程间进行平均。 Loss Scaling: 在FP16/混合精度训练中, DeepSpeed 引擎会自动处理缩放损失,...
"train_batch_size": 8, "gradient_accumulation_steps": 1, "optimizer": { "type": "Adam", "params": { "lr": 0.00015 } }, "fp16": { "enabled": true }, "zero_optimization": true } 加载DeepSpeed 训练 DeepSpeed 安装了入口点 deepspeed 以启动分布式训练。我们通过以下假设来说明 DeepSpeed...
{"train_batch_size":"auto","train_micro_batch_size_per_gpu":"auto","gradient_accumulation_steps":"auto","gradient_clipping":"auto","zero_allow_untested_optimizer":true,"fp16":{"enabled":"auto","loss_scale":0,"initial_scale_power":16,"loss_scale_window":1000,"hysteresis":2,"min_...
{"train_batch_size":65536,#总bs"train_micro_batch_size_per_gpu":64,#每个GPU的bs"steps_per_...