ds_config = get_train_ds_config( offload=args.offload, 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"] = (...
创造多个进程，每个进程运行在一张 GPU 上，在deepspeed_config中，如果我们不显示的指定 zero-stage，将...
因此,通过DeepSpeed和ZeRO-2集成到Megatron中,与仅使用Megatron相比,我们将模型规模和速度提升到了一个全新的水平。 更具体地说,DeepSpeed和ZeRO-2在以下四个方面表现出色(如图2所示),支持比现有模型大一个数量级的模型,速度快了多达10倍,具有超线性的可扩展性,并提高了可用性以实现大型模型训练的平民化。以下详细介...
examples/deepspeed/ds_z2_config.json { "train_batch_size": "auto", "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": { ...
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...
ZeRO + large model training 17B T-NLG demo Fastest BERT training + RScan tuning DeepSpeed hands on deep dive:part 1,part 2,part 3 FAQ Microsoft Research Webinar Registration is free and all videos are available on-demand. ZeRO & Fastest BERT: Increasing the scale and speed of deep learning...
ZeRO-Offload概述 训练环境 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_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 的一个示例用法: 你已将 DeepSpeed 集成到你的模型中了。 client_entry.py 是你的模型入口脚本。 client args 是 argparse 命令行参数。
下面将简单的介绍一个 Example,完整的特性可以参考 DS_CONFIG doc。 Copy{ "train_batch_size": 8, "gradient_accumulation_steps": 1, "optimizer": { "type": "Adam", "params": { "lr": 0.00015 } }, "fp16": { "enabled": true }, "zero_optimization": true } 单机多卡 Resource ...
DeepSpeed offers a confluence of system innovations, that has made large scale DL training effective, and efficient, greatly improved ease of use, and redefined the DL training landscape in terms of scale that is possible. These innovations such as ZeRO, 3D-Parallelism, DeepSpeed-MoE, ZeRO-Infini...