[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...
zero-1分割优化器状态:减少4倍内存,通信量和数据并行相同 zero-2分割优化器状态+梯度:减少8倍内存,通信量与数据并行相同 zero-3分割优化器状态+梯度+参数:内存减少与数据并行度呈线性关系。例如在64个gpu之间拆分将产生64倍的内存缩减。通信量有50%的适度增长。 zero的本质,是在数据并行的基础上,对冗余空间占用...
DeepSpeed-ZeRO原理和使用 9 个月前 小满哥 忙时调参,得闲饮茶关注基本原理 Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)是通过划分优化器状态、梯度、模型参数到不同GPU上达到降低大模型训练显存需求,提升显存利用率目的。 主要分为3个Stage: ZeRO Stage1:对优化器状态分区(Adam优化器的话,包含1阶和2阶动量参数、32bit的...
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)。 withdeepspeed.zero.Init(data_parallel_group=mpu.get_data_parallel_group(), remote_device=get_args().remote_device, enabled=get_args().zero_stage==3): model=GPT2Model...
这个库基于Pytorch构建，只需简单调整即可实现迁移。一、deepspeed的核心技术 1. **零冗余优化器（ZeRO）zero技术是deepspeed的重要组成部分，旨在提高显存效率与计算效率。它通过在数据并行进程间划分模型状态参数、梯度、优化器状态，避免数据并行进程间的冗余复制。在训练过程中，动态通信调度在分布式设备间...
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...
deepspeed.init_distributed() 若在调用deepspeed.intialize()函数之后,则无需调用deepspeed.init_distributed() 因为deepspeed.intialize()会自动初始化分布式环境。 3、训练 DeepSpeed 的训练非常简单,具体使用三个 API 即可。 在引擎盖下,DeepSpeed通过预定义的学习率调度器, ...
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...
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...
"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。