为了启用ZeRO Stage1,我们只需要更新DeepSpeed JSON配置文件如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 { "zero_optimization": { "stage": 1, "reduce_bucket_size": 5e8 } } 如上所示,我们在zero_optimization键中设置了两个字段。具体来说,我们将stage字段设置为1,并将可选的reduce_...
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的模型参数备份) ZeRO Stage2:对优化器状态和梯度进行分区(32bit的梯度) ZeRO St...
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...
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...
(**init_kwargs)# stage0deepspeed_config={"train_micro_batch_size_per_gpu":1,"optimizer":{"type":"AdamW","params":{"lr":5e-5,'torch_adam':True,}},"zero_optimization":{"stage":2}}model_engine,optimizser,_,_=deepspeed.initialize(model=model,model_parameters=model.parameters(),config...
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...
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。
"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。