deepspeed使用配置json文件来启用、禁用或配置deepspeed的功能时,需要配置的一些参数的具体情况。 在配置文件中可以配置: 优化器状态切分(zero stage1) 优化器状态+梯度切分(zero stage 2) 优化器状态+梯度+参数切分(zero stage 3) 混合精度训练 zero-offload to cpu or nvme 批量大小相关参数 优化器相关参数 调度...
ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的GPU ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的GPU ZeRO-2 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的GPU 由于显卡之间的数据通信耗时,一般是将数据批量(bucket)传输。因此,本质上参数调节的就是通信带宽和 bucket(桶)大小的权衡 ZeRO-2 ZeRO-2的典型配置 { ...
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...
选择合适的通信库:DeepSpeed提供了mpi、gloo和nccl等多种通信策略,用户可以根据具体场景选择合适的通信库。 合理配置ZeRO:根据模型大小和硬件资源,合理配置ZeRO的级别(如ZeRO-1、ZeRO-2等),以达到最佳的训练效果。 启用混合精度训练:DeepSpeed支持混合精度训练,可以在不牺牲精度的前提下,显著减少内存占用和训练时间。 结...
是光融不掉的冰花窗2天前deepseek-r1在 Windows 11 系统电脑上部署 DeepSeek 模型教程 一、准备工作 确认电脑配置:本次以 AMD Ryzen 5 6600H 处理器、16GB 内存(15.2GB 可用)、NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU 的电脑为例。因资源有限,建议选择 1.5b 或 7b 参数规模的 DeepSeek 模型。 二、安装 Oll...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction deepspeed --include localhost:4,5,6,7 --master_port 14267 ../src/train_bash.py --deepspeed ../deepspeed/zero3.json --stage sft --do_predict --adapter_name_or_...
"zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": { "enabled": "auto", "loss_scale": 0, "loss_scale_window": 1000, "initial_scale_power": 16, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "bf16": { "enabled": "auto" },
2.2 配置 DeepSpeed 创建一个配置文件deepspeed_config.json,它将定义 DeepSpeed 的具体参数。例如: {"train_batch_size":32,"gradient_accumulation_steps":1,"fp16":{"enabled":true},"zero_optimization":{"stage":2}} 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
ZeRo-infinity是在Zero3基础上，将部分参数卸载至nvme，以进一步减少GPU内存压力。实践应用中，使用Zero3限制参数量，训练Lora、15b Starcoderbase等模型，结合数据并行、多个epoch与batchsize调整，虽然会降低训练速度，但能有效管理内存，实现更高效的训练。Deepspeed通过灵活的参数配置与优化技术，为模型训练...