在训练大模型时,一个常用的 Python 库就是 DeepSpeed,它实现了一种特殊的数据并行 ZeRO-DP,在实现数据并行的同时消除了各个 GPU 中冗余的模型显存开销。这类数据并行有三种模式,其中的 stage 3 模式(下面简称 ZeRO3)对冗余显存开销的消除最彻底。在使用 ZeRO3之外,它的代码实现对于部分普通用户来说还不清楚。为...
而在zero3的代码实践中,模型权重其实是通过intra-layer(层内切割)的方式被放到各个gpu上的,换了一种切割方法,就会引起整个运作流程和通信方式上的极大不同。 zero3做partition_param的核心代码在这里。这里提一句,zero的代码写得非常复杂缠绕,从zero3的入口一直到这段切割的核心代码,我经历了漫长的阅读和跳转旅程。
DeepSpeed Zero-3 和 low_cpu_mem_usage=true 的不兼容可能是由于两者在内存管理和数据传输方面的不同策略导致的。具体来说: DeepSpeed Zero-3 依赖于高效的内存管理和数据传输来最大化性能,这通常包括在 CPU 和 GPU 之间频繁且大量的数据传输。 low_cpu_mem_usage=true 则试图通过减少 CPU 上的内存占用来优化...
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...
【用Hugging Face的PEFT和DeepSpeed ZeRO-3在16块A100 GPU上微调Falcon 180B模型】 - DeepSpeed ZeRO通过在设备间分配优化器状态、梯度和参数来实现巨大的内存节省。 - PEFT只微调少量额外参数而冻结大多数预...
它通过实现一种特殊的数据并行技术——ZeRO-DP,有效减轻了各个GPU在存储模型时的冗余开销。ZeRO-DP技术有三种实现方式,其中ZeRO3模式在消除冗余显存开销方面最为彻底。本文详细解析了DeepSpeed ZeRO3的内部实现原理,包括其代码实现和运行机制。通过阅读本文,读者将能深入了解ZeRO3的原理及其如何在训练大型...
在使用LLama Factory进行大规模语言模型训练时,借助Deepspeed Zero3进行分布式训练优化已成为许多开发者的首选。然而,在配置Deepspeed Zero3的过程中,一些用户可能会遇到关于stage3_prefetch_bucket_size的错误,提示该输入应该是一个有效的整数。这个错误可能会让初学者感到困惑,甚至影响训练任务的顺利进行。本文将深入探讨这...
DeepSpeed ZeRO3 是 DeepSpeed Python 库中的一种前沿数据并行技术,旨在通过减少内存开销来高效训练大规模模型。本文深入探讨了 ZeRO3 的内部工作原理,解释了它如何将模型参数分布在多个 GPU 上,以优化内存使用情况,同时涵盖了实施 ZeRO3 的实际方面,如初始化分布式环境、使用前向和后向钩子以及参数分区和聚合的复杂性...
一、LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3框架解析 LLaMA-Factory是一个专门为LLM模型训练而设计的框架,其特点在于能够利用多张显卡进行分布式训练,大大提高了训练效率。其中,8卡4090指的是使用8张NVIDIA RTX 4090显卡进行训练,这种配置足以应对大型语言模型的训练需求。而deepspeed zero3则是LLaMA-Factory中的一个重...
deepspeed zero3 模型没有加载到GPU上 问题描述: 基于ContextCapture建模生成三维模型,导出Cesium 3D Tiles和B3DM格式后,有时因文件较大,上传服务过慢,想先在本地查看模型情况。但经常会在本地浏览器中查看的过程中出现以下报错。 报错类型1:An eror occurred while rendering.Rendering has stopped. (直接出现报错,...