Zero-0:不使用所有类型的分片,仅使用DeepSpeed作为DDP,速度最快(显存够时使用) Zero-1:切分优化器状态,分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下;有微小的速度提升。 Zero-2:切分优化器状态 + 梯度,分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下 Zero-3:切分优化器状态 + 梯度 + 模型参数,分片到每个数据并行的工...
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...
DeepSpeed 的配置可以通过一个 JSON 文件实现,具体的文件名在程序中应该被标识为:args.deepspeed_config。下面将简单的介绍一个 Example,完整的特性可以参考DS_CONFIG doc。 Copy {"train_batch_size":8,"gradient_accumulation_steps":1,"optimizer":{"type":"Adam","params":{"lr":0.00015}},"fp16":{"ena...
1. **安装 使用配置json文件启用、禁用或配置deepspeed功能。2. **配置 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...
DeepSpeed采用了一种称为ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)的内存优化技术。 ZeRO技术详解: ZeRO是DeepSpeed中的一项关键技术,它通过优化模型状态的存储和通信来大幅减少所需的内存占用。 ZeRO将模型的参数、梯度和优化器状态进行分片,平均分配到所有的GPU中,这样每个GPU只存储一部分数据,从而减少了单个设备的内存需求。
在选择ZeRO阶段和卸载策略时，应考虑模型大小、GPU数量和资源限制。通常，从ZeRO-0（DDP）开始，然后逐步增加阶段并考虑卸载策略，以实现最佳性能。通过合理配置DeepSpeed参数，可以优化训练过程，提升模型性能和资源利用率。使用DeepSpeed配置文件时，了解不同参数的含义及其对模型训练的影响至关重要。
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...
ZeRO是DeepSpeed的核心技术,它通过消除数据并行训练中的冗余内存占用,显著降低了训练过程中的内存使用。 ZeRO分为多个阶段(Stage 0-3),每个阶段都进一步优化了内存使用和通信效率。例如,ZeRO-3将模型参数、梯度和优化器状态分片到每个GPU上,实现了极高的内存节省。
使用DeepSpeed Plugin，首先运行accelerate config，选择“no”回答是否使用DeepSpeed配置文件，然后继续回答后续问题生成基本配置。使用生成的配置文件启动训练脚本。Accelerate支持通过CLI配置DeepSpeed功能，如ZeRO Stage-2和ZeRO Stage-3 with CPU Offload。使用DeepSpeed Config File可更灵活地配置DeepSpeed功能，如...