deepspeed会在优化器参数中存储模型的主参数,存储在global_step*/*optim_states.pt文件中,数据类型为fp32。因此,想要从checkpoint中恢复训练,则保持默认即可 如果模型是在ZeRO-2模式下保存的,模型参数会以fp16的形式存储在pytorch_model.bin中 如果模型是在ZeRO-3模式下保存的,需要如下所示设置参数,否则pytorch_model...
2.2.2 ZeRO Stage-3 with CPU Offload 2.2.3 accelerate launch参数 2.3 DeepSpeed Config File 2.3.1 ZeRO Stage-2 2.3.2 ZeRO Stage-3 with CPU offload 2.4 优化器和调度器( DeepSpeed Config File) 2.5 协调DeepSpeed Config File与accelerate config 2.5.1 配置冲突 2.5.2 使用deepspeed_config_file配置具...
1. DeepSpeed Zero-3的功能和限制 DeepSpeed Zero-3 是 DeepSpeed 库中的一个优化功能,主要用于加速大规模分布式训练,特别是在使用 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)技术时。ZeRO 通过消除冗余的数据副本和计算,显著减少了内存占用和通信开销。然而,这种优化技术有一些特定的要求和限制。 2. low_cpu_mem_usage=true...
仅考虑了模型参数本身,并未包括其他运行时所需的额外空间,如优化器状态、激活等。 3 ZeRO Video:https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-deepspeed-new-system-optimizations-enable-training-models-with-over-100-billion-parameters/ 如今,Mixed-Precision Training和Adam Optimizer是LLM Distributed Trai...
这个思路有点像国内的铁路局:国家在不同的区域分别设置了铁路局,每个局负责自己片区铁路线路的建设和运维;等建设完毕就把这个消息发送给其他铁路局,然后开通相应的运输路线! (2)既然每块GPU只负责更新部分参数,那是不是只保存对应的梯度也行了?这就是ZeRO-2的思路!
设置训练数据 运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 开启DeepSpeed DeepSpeed 使用 GPT-2 进行评估 Zero概述 训练环境 开启Zero优化 训练一个1.5B参数的GPT2模型 训练一个10b的GPT-2模型 使用ZeRO-Infinity训练万亿级别的模型 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和NVMe ...
},"zero_optimization": {"stage":3,"offload_optimizer": {"device":"cpu","pin_memory":true},"overlap_comm":true,"contiguous_gradients":true,"sub_group_size":1e9,"reduce_bucket_size":"auto","stage3_prefetch_bucket_size":"auto","stage3_param_persistence_threshold":"auto","stage3_max...
配置文件中需关注zero-0、zero-1、zero-2、zero-3、offload、zero infinity等配置参数，以及混合精度训练、批量大小、优化器和调度器参数等。设置auto参数以利用默认配置中的优化值。3. **模型训练 初始化分布式环境、分布式数据并行、混合精度训练设置等，调用deepspeed.initialize()方法启动训练引擎。在...
【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...
DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 是一个用于训练大模型的优化器，专门针对zero stage 3的策略。它通过将参数W划分为多份，每个GPU各自维护优化器状态、梯度和参数，以实现高效并行计算。具体实现过程如下：在进行前向计算时，每个GPU负责其部分数据，所有GPU的数据被分成了三份，每块GPU读取一份。完成前向...