{"zero_optimization":{"stage":1}} NVMe Support ZeRO-Infinity需要使用 ZeRO-3 ZeRO-3 会比ZeRO-2慢很多。使用以下策略,可以使得ZeRO-3 的速度更接近ZeRO-2 将stage3_param_persistence_threshold参数设置的很大,比如6 * hidden_size * hidden_size 将offload_params参数关闭(可以极大改善性能) 如何选择不同...
ZeRO-3:进一步优化,包括优化器状态的分布。这是最极端的优化阶段,可以显著减少每个GPU的内存占用。 stage: ZERO的阶段。 offload_optimizer和offload_param: 是否将优化器或参数卸载到CPU。 stage3_*: 针对ZERO阶段3的各种参数设置。 sub_group_size: 子组大小。 allgather_partitions: 是否聚集所有分区。 allgather...
要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_optimization键的配置的完整描述,请参见此处(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)。 训练一个1.5B参数的GPT2模型 我们通过展示ZeROStage 1的优点来演示它使得在八个...
cmd_args= parser.parse_args()#deepspeed命令行参数model= FashionModel().cuda()#原始模型model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args, model=model, model_parameters=model.parameters())#deepspeed分布式棋型model.load_checkpoint('./checkpoints')#加载参数model.eval()#分布式推理模式#只...
DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 是一个用于训练大模型的优化器，专门针对zero stage 3的策略。它通过将参数W划分为多份，每个GPU各自维护优化器状态、梯度和参数，以实现高效并行计算。具体实现过程如下：在进行前向计算时，每个GPU负责其部分数据，所有GPU的数据被分成了三份，每块GPU读取一份。完成前向...
Deepspeed适用于大规模深度学习训练，支持多机多卡、单机多卡和单机单卡环境。通过json参数配置文件完成Deepspeed分布式启动器设置。配置文件包含多个功能选项：ZeRO stage 1-3，优化器、梯度和参数的切分。混合精度训练。ZeRO offload到CPU和NVMe。批量大小、优化器、调度器以及其他参数调整。通信原语包括：...
本文深入解析了深速（DeepSpeed）训练参数及优化方法，包括创建模型与分词器的函数、性能与显存优化策略、Lora调优技术、加速器使用等。在训练模型时，深速提供了一系列方法来提升效率。例如，零阶段（zero_stage）旨在优化训练方式和硬件使用效率，以更高效地训练大型Transformer模型。零阶优化通过在训练过程中分...
配置文件中需关注zero-0、zero-1、zero-2、zero-3、offload、zero infinity等配置参数，以及混合精度训练、批量大小、优化器和调度器参数等。设置auto参数以利用默认配置中的优化值。3. **模型训练 初始化分布式环境、分布式数据并行、混合精度训练设置等，调用deepspeed.initialize()方法启动训练引擎。在...
Deepspeed最有名的feature就是大名鼎鼎的Zero,我们之前讲过,在训练的过程中占用显存的数据主要分两类: 一类是模型本身的占用显存,如果用一个正常的混合精度训练的话,那么需要16byte,也就是2字节的模型参数,2字节的模型梯度,如果是以Adam来做优化器的话,那么要以32byte分别存取,Adam的状态,Adam的变量momentum和变量...
ZeRO可以减少内存占用,优化大模型训练,将模型参数分成了三个部分:Optimizer States、Gradient 和 Model Parameter。在使用 ZeRO 进行分布式训练时,可以选择 ZeRO-Offload 和 ZeRO-Stage3 等不同的优化技术。 2. deepspeed介绍 在DeepSpeed 中,可以通过在配置文件中设置 “bf16.enabled”: true 来启用 BF16 混合精度...