如果刚开始接触训练大模型,首先一定会碰到DeepSpeed,ZeRO有三个阶段:ZeRO 1,ZeRO 2,ZeRO 3。如果想要理解这三个阶段的不同,需要明白下面两件事: 1.大模型训练过程中的显存占用都有哪些? 2.DeepSpeed ZeRO的三个阶段分别是如何节省显存的? 本篇文章希望用通俗易读的语言来介绍清楚这两件事,让你使用DeepSpeed更加...
先放一个官方无声的视频,本文主要围绕此视频理解zero的原理和实践。 zero的三个阶段Stage 1 p_{os} : 把 优化器状态 分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下Stage 2 p_{os+g} : 把优化器状态+ 梯度分片到每个数…
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...
最后,来自ZeRO官方论文的总结对比:分别是DDP、ZeRO1/2/3阶段的显存消耗: 总结,ZeRO整体的思路就是:每块显卡不存放全部所需的数据,缺的数据在需要用到的时候由其他显卡提供!实战中,一般采用ZeRO-2: 没有增加通行量,但是极大减少了显存的占用! 其他 1、以前做大数据,hadoop是标配,会安装、运维、调优甚至修改hadoop...
由于ZeRO-1只分配optimizer states(参数量很小),实际使用的时候,我们一般只会考虑ZeRO-2和ZeRO-3。 接下来介绍stage 2和3的常用config文件。 3.2 ZeRO Stage 2 结合官网的介绍,笔者提供一个常用的ZeRO-stage-2的config文件: { "bfloat16": { "enabled": "auto" }, "fp16": { "enabled": "auto", "...
运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 开启DeepSpeed DeepSpeed 使用 GPT-2 进行评估 Zero概述 训练环境 开启Zero优化 训练一个1.5B参数的GPT2模型 训练一个10b的GPT-2模型 使用ZeRO-Infinity训练万亿级别的模型 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和NVMe 分配大规模Megatron-LM模型 ...
Deepspeed,则是用了Zero零冗余优化的方法进一步压缩训练时显存的大小,以支持更大规模的模型训练。 2. 必要知识补充 2.1 模型是怎么训练的 我们想了解模型训练时分布式是如何进行优化的,那么知道模型是如何训练的就非常重要。我们以目前最广泛...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction deepspeed --include localhost:4,5,6,7 --master_port 14267 ../src/train_bash.py --deepspeed ../deepspeed/zero3.json --stage sft --do_predict --adapter_name_or_...
ZeRO + large model training 17B T-NLG demo Fastest BERT training + RScan tuning DeepSpeed hands on deep dive:part 1,part 2,part 3 FAQ Microsoft Research Webinar Registration is free and all videos are available on-demand. ZeRO & Fastest BERT: Increasing the scale and speed of deep learning...