[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...
其他可以按比例缩放:比如deepseek 671B参数,使用zero-2全量参数微调,需要 (671/7.5)* 16.6 =1.5TB的显存! 总结,ZeRO整体的思路就是:每块显卡不存放全部所需的数据,缺的数据在需要用到的时候由其他显卡提供!实战中,一般采用ZeRO-2: 没有增加通信量,但是极大减少了显存的占用!官方也是首推ZeRO-2! 本质是用传输...
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...
classDeepSpeedEngine(Module):def__init__(self):...ifself.stage<=2:# deepspeed stage1 , stage2self.optimizer=DeepSpeedZeroOptimizer(...)else:# stage3self.optimizer=DeepSpeedZeRoOffload(...)defforward(self,*inputs,**kwargs):...defbackward(self,loss,...)...defstep(self,lr_kwargs=None)...
ZeRO-Offload概述 训练环境 在单个 V100GPU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 通过先进的 ZeRO 优化器有效地训练非常大的模型。在2020年2月,我们在 DeepSpeed 中发布了 ZeRO 的一部分优化,该优化执行优化器状态切分。我们将其称为 ZeRO-1。在2020年5月,我们在 DeepSpeed 中扩展了 ZeRO-1,包括来自 ZeRO 的其它优化,包括梯度和激活切分,以及连续内存优化。我们将此版本称为 ZeRO-...
'1', '--lr_scheduler_type', 'cosine', '--num_warmup_steps', '0', '--seed', '1234', '--gradient_checkpointing', '--zero_stage', '3', '--deepspeed', '--lora_dim', '128', '--lora_module_name', 'layers.', '--output_dir', './output'] [2024-09-13 08:53:10,251...
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共享状态，保持数据并行的计算粒度与通信量。ZeRO的...
Last month, the DeepSpeed Teamannounced ZeRO-Infinity, a step forward in training models with tens of trillions of parameters. In addition to creating optimizations for scale, our team strives to introduce features that also improve speed, cost, and usability. As t...
ZeRO 优化级别:在推理时,stage 0或stage 1适合减少内存占用,但并不进行过多的优化。使用 stage 0 可以避免引入过多的并行计算,保持推理速度。 3. 模型加载 假设你已经有了deepseek-r1:32b模型的 PyTorch 权重文件,可以使用 Hugging Facetransformers库加载模型并初始化 DeepSpeed。