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...
deepspeed使用踩坑 deepspeed为模型训练加速工具,其和transformers深度结合 https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/deepspeed简单介绍Deepspeed分zero1,zero2,zero3和infinity版本 ●Speed-wi…
先放一个官方无声的视频,本文主要围绕此视频理解zero的原理和实践。 zero的三个阶段Stage 1 p_{os} : 把 优化器状态 分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下Stage 2 p_{os+g} : 把优化器状态+ 梯度分片到每个数…
deepspeed --include localhost:4,5,6,7 --master_port 14267 ../src/train_bash.py --deepspeed ../deepspeed/zero3.json --stage sft --do_predict --adapter_name_or_path /root/paddlejob/workspace/env_run/luhao/qwen/1_3_sft_nosafe --model_name_or_path /home/luhao/model/modelscope/hub/...
Stage 2。用于更新模型权重的 32 位梯度也被切分,以便每个进程仅保留与其优化器状态部分对应的梯度。 Stage 3。16 位模型参数被在进程间被切分。ZeRO-3 将在前向和后向传递期间自动收集和切分它们。 此外,ZeRO-3 还包括无限卸载引擎以形成 ZeRO-Infinity(https://arxiv.org/abs/2104.07857),可以...
在单个 V100 GPU 上训练10B的GPT2模型 Megatron-LM GPT-2 的启动脚本更改: DeepSpeed 配置更改 0x0. 前言 这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM GPT2 ,Zero零冗余优化器技术,ZeRO-Offload技术。关于DeepSpeed 的Zero和ZeRO-Offload的技术原理大家也可以查看图解大模型训练之:数据并行下篇(ZeRO,零冗余优化) 这篇...
More concretely, ZeRO-2 allows training models as large as 170 billion parameters up to 10x faster compared to state of the art. Fastest BERT training: While ZeRO-2 optimizes large models during distributed training, we also introduce new technology to accelerate single GPU performance via ...
Strong and Open Vision Language Assistant for Mobile Devices - MobileVLM/scripts/deepspeed/zero2.json at 264f3aa3015cfb435c47afdca01d20f06ef287d4 · Meituan-AutoML/MobileVLM
使用deepspeed跑训练时,zero2,出现保存权重有问题 DONE #IA6FSH 需求 zyp 创建于 2024-06-18 19:17 error:AttributeError :GemmaForCausalLM'obiect has no attribute"save checkpoint zyp 创建了需求 7个月前 huangyunlong 7个月前 复制链接地址 如果是使用deepspeed问题,优先到对应仓库咨询,其次该问题...
最近在跑chatglm2的sft的时候出现了下面的错误,我的运行方式是bf16, deepspeed zero3,因为担心fp16会有很多的nan. File "/home/suser/.conda/envs/llm/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1538, in _call_impl return func(*args, **kwargs) ...