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...
通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启动阶段 1。 "zero_optimization": { "stage": 1 } ZeRO-Offload:通过同时利用 GPU 和 CPU 的计算和存储资源,比如将优化器状态和梯度保存在内存上,从而使单 GPU 可以支持的模型更大。比如在一张 P40 GPU 上,无法训练一个 20 亿参数的模型,但是使用 ZeRO-Offload 可...
ZeRO优化通过内存管理减少内存消耗，支持不同阶段的配置以适应不同GPU数量和资源需求。参数包括stage（选择ZeRO优化器的阶段）、offload_param（参数卸载到CPU/NVMe）和offload_optimizer（优化器卸载到CPU或NVMe）等。ZeRO-3阶段可能较慢，因为它需要收集模型权重，但在可扩展性和内存需求之间提供了最佳平衡。
"zero_optimization":{"offload_optimizer":{"device":"cpu"}} 本示例中 DeepSpeed 的完整配置文件 ds_config 参考如下。 ds_config = {"train_micro_batch_size_per_gpu": batch_size,"optimizer": {"type":"Adam","params": {"lr": 1e-4 ...
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。
"zero_optimization": {"offload_optimizer": {"device": "cpu"}} 本示例中 DeepSpeed 的完整配置文件 ds_config 参考如下。 ds_config = {"train_micro_batch_size_per_gpu": batch_size,"optimizer": {"type": "Adam","params": {"lr": 1e-4}},"fp16": {"enabled": True},"zero_optimization...
2.2 配置 DeepSpeed 创建一个配置文件deepspeed_config.json,它将定义 DeepSpeed 的具体参数。例如: {"train_batch_size":32,"gradient_accumulation_steps":1,"fp16":{"enabled":true},"zero_optimization":{"stage":2}} 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
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 ...
ZeRO是DeepSpeed的核心优化技术,旨在通过消除数据并行训练中的冗余内存开销来降低内存占用。ZeRO将模型的参数、梯度和优化器状态进行分片,并分布到多个计算节点上,从而实现内存的高效利用。ZeRO分为多个阶段,每个阶段都进一步减少内存占用和通信开销。 3.2 混合精度训练 ...