图2(左下角)显示了ZeRO-2和ZeRO-1(两者都将由ZeRO驱动的数据并行与NVIDIA Megatron-LM模型并行结合在一起)的系统吞吐量,以及仅使用最先进的模型并行方法Megatron-LM(图2,左下方的基准线)。ZeRO-2可以在一个由400个NVIDIA V100 GPU组成的集群上运行1000亿参数的模型,每个GPU的性能超过38 teraflops,聚合性能超过1...
zero_grad() if args.fp16: optimizer.backward(loss, update_master_grads=False) else: loss.backward() DeepSpeed会在使用小批量更新权重后自动处理梯度清零。此外,DeepSpeed在内部解决了分布式数据并行和FP16,简化了多个地方的代码。 (A) DeepSpeed 还在梯度累积边界处自动执行梯度平均,因此我们跳过allreduce通信...
3、理论上分析,在显存占用上是 $P_{OS}这部分讨论:1、在使用deepspeed中的zero设定时,需要保证模型的大小足够大(大小>1B的参数)。于此同时在使用stage=2或者stage=3的时候可以分别指定下面参数:1、reduce_bucket_size,allgather_bucket_size;2、stage3_max_live_parameters,stage3_max_reuse_distance 4、对于ze...
5、DeepSpeed ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)它进一步优化了显存使用和通信效率。 导航栏 1、多机多卡训练基础知识 1.1 一张1GB显存单位转换。 1GB=1024MB=1024*1024KB=1024*1024*1024Byte(字节)=1024*1024*1024*8Bit 参数对应表: 参数类型Byte(字节数) FP32 4 FP16、BF16 2 INT8 1 INT4 0.5 1.2 名词...
(),lr=0.001)# 初始化 DeepSpeedmodel,optimizer,_,_=deepspeed.initialize(model=model,optimizer=optimizer,config='ds_config.json')# 训练过程forepochinrange(5):# 提供 5 个 epoch 为示例fordata,targetintrain_loader:optimizer.zero_grad()# 清除梯度output=model(data)# 前向传播loss=criterion(output,...
Deepspeed训练使用已集成至git代码训练框架项目，此项目提供构建开源大模型训练框架的基础流程，并支持主流模型使用deepspeed进行Lora、Qlora等训练与主流模型的chat template模版等。Deepspeed的核心是Zero策略，它包括ZeRO训练的Stages1, 2和3，旨在优化模型训练过程中的内存使用。在训练模型时，显存主要用于模型...
(ds_model[0].device),targets.to(ds_model[0].device)forepochinrange(5):ds_model.train()optimizer.zero_grad()outputs=ds_model(inputs)loss=nn.MSELoss()(outputs,targets)ds_model.backward(loss)ds_model.step()print(f"Epoch{epoch}, Loss:{loss.item()}")if__name__=="__main__":train...
在显存效率方面，DeepSpeed的数据并行方案高效利用内存，例如，它在单GPU上可以处理13B参数的模型，而PyTorch的DDP在训练1.4B参数模型时会遇到内存溢出。通过ZeRO技术，DeepSpeed显著减少显存占用，比如ZeRO-2能比当前最佳方法减少8倍内存。用户已成功使用DeepSpeed训练出了17B参数的LLM模型Turing-NLG，即使是资源...
//github.com/sgl-project/sglang/tree/main/benchmark/llava_bench deepspeed的配置文件参考网址: https://blog.csdn.net/qq_50097745/article/details/133065359https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/zero3.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/650824387 非常感谢B zhan的@早点过 @巡山の土...