我们可以切优化器参数、切梯度、切模型权重,这也是所谓的 Zero 123,我们下面将具体介绍。 5.2.1 切优化器(Optimizer States)Zero1 我们以 Ring AllReduce 为基准进行对比,不考虑模型并行进行分析可以更加清晰地理解 Zero 的思路。 设模型...
我们可以切优化器参数、切梯度、切模型权重,这也是所谓的zero123,我们下面将具体介绍。 5.2.1 切优化器(Optimizer States)Zero1 我们以Ring AllReduce为基准进行对比,不考虑模型并行进行分析可以更加清晰地理解Zero的思路。 设模型的参数量是\Phi,GPU总数N,模型权重的显存是2\Phi,模型梯度的显存是2\Phi,模型优化器...
从论文的比较来看,同样的模型、同样的机器资源下,PTD-P 可以获得比 只用zero3更好的训练效率,当2240卡时,能差出三倍多来。 For example, by doubling the number of GPUs (keep- ing the batch size the same), PTD-P outperforms ZeRO-3 by 70% for both models due to less cross-node communication...
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Ongoing research training transformer language models at scale, including: BERT & GPT-2 - Megatron-DeepSpeed/pretrain_bert.py at main · microsoft/Megatron-DeepSpeed
你不分享你的DeepSpeed配置，但我猜你正在使用ZeRO阶段3？我今天也遇到了这个问题。原来我们在使用ZeRO ...
🐛 Bug DeepSpeed ZeRO 3 CPU offloading crashes with RuntimeError: Tensors must be CUDA and dense. I add bug_report_model.py below with simple modification ...
实例化 optimizer.zero_grad() #2. 梯度置为0 loss.backward() #3. 计算梯度 optimizer.step() #4. 更新参数的值 1. 2. 3. 4. 5.3 损失函数 前面的例子是一个回归问题,torch中也预测了很多损失函数 (1)均方误差:nn.MSELoss(),常用于回归问题 (2)交叉熵损失...
optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 稍微解释几句:model.to(device)将模型迁移到GPU里面; images.cuda(non_blocking=True),target.cuda(non_...
zero3_init_flag false \ 84 --zero_stage 2 \ 85run_llmmt.py \ 86--model_name_or_path haoranxu/ALMA-7B-Pretrain \ 87--mmt_data_path ./human_written_data/ \ 88--use_peft \ 89--lora_rank ${LORA_RANK} \ 90--do_train \ 91--do_eval \ 92--language_pairs ${PAIRS} \ 93-...