"zero_optimization": { "stage": 2 } } 如果在启用 ZeRO Stage 2 的情况下执行训练脚本,我们会发现 GPU 内存的峰值略有增加,达到 8.22GB,而使用阶段 1 进行训练时为 7.48GB: RANK=0 MEMSTATS Memory stats after training step: device=cuda:0 current alloc=3.4843GB (delta=0.0000GB max=8.2187GB) cur...
"zero_optimization": {"stage": 2} 卸载优化: - 如果需要,可以在配置文件中启用ZeRO-Offload,将部分计算和内存卸载到CPU,例如 `"zero_optimization": {"offload_optimizer": {"device": "cpu", "pin_memory": true}}`。 截至本文完稿时(2024/10/14),Pytorch对deepspeed的支持主要在ZeRO上,在PP和TP上有限。
{"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_bucket_size设置为 500M。启用 ZeRO Stage1 后,模型现在可以在 8 个 GPU 上平稳地训练,而不会耗尽内存。以下是...
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...
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与
ZeRO-Infinity是ZeRO-3的拓展。允许通过使用 NVMe 固态硬盘扩展 GPU 和 CPU 内存来训练大型模型。ZeRO-Infinity 需要启用 ZeRO-3。 在deepspeed中通过zero_optimization.stage=0/1/2/3 设置,卸载通过zero_optimization.offload_optimizer.device设置 混合精度 ...
We implemented ZeRO stage one — optimizer states partitioning (ZeRO-OS in short) — which has a demonstrated capability to support 100-billion-parameter models. The code is being released together with our training optimization library, DeepSpeed. DeepSpeed brings state-o...
We implemented ZeRO stage one — optimizer states partitioning (ZeRO-OS in short) — which has a demonstrated capability to support 100-billion-parameter models. The code is being released together with our training optimization library, DeepSpeed. DeepSpeed brings state-of-...
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 Optimization:选择Stage 2优化,允许将模型参数卸载到CPU内存,以减少 GPU 显存占用。 FP16:启用混合精度推理来加速计算,减少显存使用。 激活检查点:减少 GPU 显存消耗,通过将中间激活值卸载到CPU来节省内存。 多卡支持:确保多 GPU 模式开启以支持模型并行。