zero.Init(): model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=True) CPU OOM的原因在于模型先加载到了CPU(transformers==4.35.0). 直接加载到GPU就可以了。`device_map="auto"`会自动dispatch到多个GPU。 model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, device_map="auto", trust_...
[1]: lDo you want to use gradient clipping? [yes/No]: NoDo you want to enable 'deepspeed. zero. init' when using ZeR0 Stage 3 for constructing massive models? [yes/No]: NoDo you want to enable Mixture of-Experts training (MoE)? [ves/No]:How many cPu(s) should be used for dis...
另外,ZeRO Stage 3还支持ZeRO-Infinity优化手段,将参数offload到CPU内存和硬盘上,进一步减小显存占用 使用DeepSpeed实例 这里以bing_bert为例,解读如何将原始的训练代码修改成使用DeepSpeed分布式训练的脚本。 完整代码可以在这里找到:涉及到的相关脚本如下: Mode LastWriteTime Length Name --- --- --- --- -a---...
模型参数将被分配并立即切分到数据并行 group 中。如果remote_device是“cpu”或“nvme”,模型也将被分配到 CPU / NVMe 内存中而不是 GPU 内存中。有关更多详细信息,请参阅完整的 ZeRO-3 初始化文档 (https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/zero3.html#deepspeed.zero.Init)。
DeepSpeed里面和Zero相关技术教程 使用原始的 Megatron-LM 训练 GPT2 设置训练数据 运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 开启DeepSpeed DeepSpeed 使用 GPT-2 进行评估 Zero概述 训练环境 开启Zero优化 训练一个1.5B参数的GPT2模型 训练一个10b的GPT-2模型
zero.Init(data_parallel_group=mpu.get_data_parallel_group(), remote_device=get_args().remote_device, enabled=get_args().zero_stage==3): model = GPT2Model(num_tokentypes=0, parallel_output=True) 收集额外的嵌入权重以进行初始化。DeepSpeed 在 module 的构造函数和前向/反向传递期间会自动收集...
[ZeRO-3] Partitioned init with deepspeed.zero.Init() (EleutherAI#1190) Browse files * added ds zero.Init() to get_model * Clean up conditional with block * pre-commit --- Co-authored-by: Quentin Anthony <qganthony@yahoo.com>main (Eleuth...
Describe the bug The same issue as #3228, except for stage3 with zero init To Reproduce Steps to reproduce the behavior: Install accelerate and transformers from source w/ the new Accelerate trainer integration (pip install git+https://g...
3、上述的DP和DDP,通过分布式增加了算力,但缺陷还是很明显的:并未节约显存!所以由此产生了ZeRO技术! (1)预训练时,optimizer占用8倍参数量的显存空间,是最耗费显存的,所以肯定先从这种“大户”下手啦!前面的DP和DDP,每块显卡都保存了完整的optimizer,互相都有冗余,能不能消除这个冗余了?比如集群有3块显卡,每块显卡...
deepspeed是一个由微软开发的深度学习优化库，旨在提升大模型训练效率与可扩展性。其核心组件之一是zero（零冗余优化器）技术，它在数据并行和模型并行之间实现平衡，优化内存使用，避免数据并行进程间的冗余。deepspeed还提供了一系列辅助工具，包括分布式训练管理、内存优化和模型压缩，帮助开发者高效地管理大...