Problem: Trying to convert DeepSpeed zero checkpoints to PyTorch state_dicts leads to one layer not being present in the generated state dict. I am using the zero_to_fp32.py script. I'm trying to train a GPT2 like model, and it looks lik...
ZeRO-3是ZeRO的第三个阶段,它可以将完整的模型状态(即权重、梯度和优化器状态)进行切分,以线性地扩展内存节省量和数据并行度。可以在JSON配置中启用ZeRO-3。这里(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)提供了这些配置的完整描述。 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和N...
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...
`zero3_init_flag`: Decides whether to enable `deepspeed.zero.Init` for constructing massive models. Only applicable with ZeRO Stage-3. `zero3_save_16bit_model`: Decides whether to save 16-bit model weights when using ZeRO Stage-3. `mixed_precision`: `no` for FP32 training, `fp16` fo...
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...
如果使用 DeepSpeed 则需要执行 zero_to_fp32 文件 采用"stage": 3,就没有zero_to_fp32文件,还需要复制过来执行吗 你们用DeepSpeed stage 3没有zero_to_fp32.py文件吗?你checkpoint目录是怎样的?我这边有是这样的: checkpoint-1000# ll total 240 drwxr-xr-x 3 root root 4096 8月 10 15:59 ./ drwx...
ZeRO将模型训练阶段,每张卡中显存内容分为两类(以优化器Adam为例): Model States: Parameters(fp16) Gradient(fp16) Optimizer States(fp32) VRAM计算:假设Parameters是ΨΨ,则共需要2ΨΨ+2ΨΨ+(4ΨΨ+4ΨΨ+4ΨΨ)=16ΨΨ bytes进行存储。 Residual States 激活值activation 临时缓冲区buffer 无法使用...
在 DeepSpeed 代码库的 DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 (顾名思义，处理第 3 阶段优化器分片) 实现代码中，我们注意到 trainable_param_groups (可训参数组) 被传入一个内部函数 _setup_for_real_optimizer，该函数会调用另一个名为 _create_fp32_partitions 的函数。正如其名称中的 fp32 所示，DeepSpeed 内部...
"fp16": { "enabled": true }, "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。
Deepspeed最有名的feature就是大名鼎鼎的Zero,我们之前讲过,在训练的过程中占用显存的数据主要分两类: 一类是模型本身的占用显存,如果用一个正常的混合精度训练的话,那么需要16byte,也就是2字节的模型参数,2字节的模型梯度,如果是以Adam来做优化器的话,那么要以32byte分别存取,Adam的状态,Adam的变量momentum和变量...