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
阶段0 (DDP) < 阶段 1 < 阶段 2 < 阶段 2 + offload < 阶段 3 < 阶段 3 + offload 实际训练时,可以直接用batch_size=1跑一下试试,如果OOM: 尝试ZeRO 第 2 阶段。如果 OOM : 尝试ZeRO 阶段 2 +offload_optimizer- 如果 OOM : 切换到 ZeRO 阶段 3 - 如果 OOM : 启用offload_param-cpu如果 OOM...
deepspeed --hostfile hostfile --master_addr node1_ip train.py --deepspeed ds_config.json ```指定的hostfile文件和配置文件将帮助你启动一个分布式的训练任务。▍ ZeRO优化 在ds_config.json配置文件中，通过设置zero_optimization参数，可以启用ZeRO优化。如下示例：```json "zero_optimization": { "stage": ...
在Unix上,硬件的设备驱动(如硬盘)和特殊设备文件(如/dev/zero和/dev/random)就像普通文件一样,出现在文件系统中;dd也可以读取(有时也能写入)这些文件。这样,dd也可以用在备份硬件的引导扇区、取得一定数量的随机数据等任务中。dd程序也可以在复制时处理数据,例如转换字节序、或在ASCII与EBCDIC编码间互换。 制作方...
DeepSpeed v0.17.1 是一个以稳定性、健壮性和用户体验提升为核心目标的维护版本。它通过一系列关键修复(如符号整数处理、FP16优化器计时器、ZeRO溢出处理)消除了潜在的训练中断风险,增强了框架的可靠性。对 Ulysses 等新特性文档的重大完善,显著降低了用户应用这些高级并行技术的门槛。在测试部署层面,通过固定关键依赖...
指引的训练框架采用开源的 LLaMA-Factory:LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的LLM训练与微调平台,它提供了不同阶段的 DeepSpeed 配置文件的示例(如 ZeRO-2/3等),同时预置了一些数据集,以支持开箱即用的训练流程。 注意到 DeepSpeed 支持使用 OpenMPI 格式的 hostfiles 来配置多节点计算资源,而任务式建模预置的 ...
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...
ZeRO还通过动态通信调度在分布式设备之间共享必要的状态,以保持数据并行的计算粒度和通信量,从而进一步减少内存占用。 2.3 混合精度训练 自动混合精度(AMP)训练的原理: 混合精度训练是一种同时使用不同精度的浮点数进行训练的方法,通常结合单精度(FP32)和半精度(FP16)浮点数。
1、通过deepspeed.initialize初始化 # deepspeed.initialize确保分布式数据并行或混合精度训练所需的所有必要设置都在后台适当完成。 # 除了包装模型外,DeepSpeed还可以根据传递给DeepSpeed.initialize的参数 #和DeepSpeed配置文件来构建和管理训练优化器、数据加载器和学习率调度器 ...