阿明娃儿:deepspeed 双机多卡配置9 赞同 · 1 评论文章 Zero0: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) Zero1: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。 Zero2: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 Zero3:切分优化器...
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-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...
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters | Microsoft Research Blog DeepSpeed之ZeRO系列:将显存优化进行到底 | 知乎 分布式训练框架Megatron-LM代码概览 | Bilibili Zero++分布式并行 数据并行 | Bilibili __EOF__...
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、分布式数据并行、混合精度...
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。
降低内存占用:通过引入ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)技术,DeepSpeed能够显著减少模型训练时的内存占用。这使得在有限的内存资源下训练更大规模的模型成为可能。 混合精度训练支持:DeepSpeed支持混合精度训练,即同时使用单精度(FP32)和半精度(FP16)浮点数进行训练。这不仅可以减少内存占用和计算时间,还能在保持模型性能的...
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。
ZeRO可以减少内存占用,优化大模型训练,将模型参数分成了三个部分:Optimizer States、Gradient 和 Model Parameter。在使用 ZeRO 进行分布式训练时,可以选择 ZeRO-Offload 和 ZeRO-Stage3 等不同的优化技术。 2. deepspeed介绍 在DeepSpeed 中,可以通过在配置文件中设置 “bf16.enabled”: true 来启用 BF16 混合精度...