大模型面试-DeepSpeed Zero Stage 3 到底是什么并行?数据并行还是模型并行? 大模型训练通常会用到: 1、数据并行(Data Parallelism) 2、模型并行:包括张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism) DeepSpeed Zero Stage 本质上是一种“节… xihuichen 漫谈生成模型系列[1]: VAE basic...发表于我...
零冗余优化器Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)是 DeepSpeed 提供的训练优化的核心，它是一套减少分布式模...
要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_optimization键的配置的完整描述,请参见此处(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)。 训练一个1.5B参数的GPT2模型 我们通过展示ZeROStage 1的优点来演示它使得在八个...
为了启用ZeRO Stage1,我们只需要更新DeepSpeed JSON配置文件如下: 代码语言:javascript 复制 { "zero_optimization": { "stage": 1, "reduce_bucket_size": 5e8 } } 如上所示,我们在zero_optimization键中设置了两个字段。具体来说,我们将stage字段设置为1,并将可选的reduce_bucket_size设置为500M。启用ZeRO...
看起来Zero几乎是面临显存限制时的最好解法,在不考虑通信的前提下。 现在需要把通信的代偿计算进来,可以先说明结论,Zero1和Zero2与传统的数据并行所占用的通信量是一至的。 传统的DDP这样的数据并行,在每一步计算梯度以后,需要通过All-reduce来计算梯度的均值,分为ReduceScatter加上AllGather这两部分吗,这个时候每张...
ZeRO-1:分割Optimizer States ZeRO-2:分割Optimizer States与Gradients ZeRO-3:分割Optimizer States、Gradients与Parameters ZeRO-Infinity是ZeRO-3的拓展。允许通过使用 NVMe 固态硬盘扩展 GPU 和 CPU 内存来训练大型模型。ZeRO-Infinity 需要启用 ZeRO-3。
Zero 的级别如下：级别作用 Zero-0不使用所有类型的分片，仅使用 DeepSpeed 作为 DDP Zero-1分割 ...
DeepSpeed是微软推出的大规模模型分布式训练的工具,主要实现了ZeRO并行训练算法。DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。它通过多种技术手段来加速训练,包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。DeepSpeed还提供了一些辅助工具,如分布式训练管理、内存...
ZeRO有三个主要的优化阶段(如图1所示),分别对应于优化器状态(optimizer state)、梯度(gradient)和参数分区。在逐步启用它们的时候: 优化器状态分区(Pos):会带4倍的内存消耗降低,与数据并行相同的通信量; 添加梯度分区(Pos+g):会带8倍的内存消耗降低,与数据并行相同的通信量; ...
1、安装 pip install deepspeed 2、deepspeed的配置 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) ...