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...
为了了解DeepSpeed配置文件的外观,这是一个激活ZeRO阶段2功能的示例,包括优化器状态cpu卸载,使用AdamW优化器和WarmupLR调度程序,并且如果通过--fp16传递,则将启用混合精度训练: {"fp16":{"enabled":"auto","loss_scale":0,"loss_scale_window":1000,"initial_scale_power":16,"hysteresis":2,"min_loss_scale...
ZeRO Stage2：对优化器状态和梯度进行分区（32bit的梯度）ZeRO Stage3:对优化器状态、梯度以及模型参数(...
ZeRO++: Extremely Efficient Collective Communication for Giant Model Training 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G...
高效的训练吞吐量:如图 8 所示,在训练 100 亿参数模型时,即使仅使用单个 GPU 进行训练,使用 ZeRO-Offload,可让每个 GPU 有超过 30 Tflops 的吞吐量,吞吐量随 GPU 数量增长,呈近完美的线性增长。 ZeRO-Offload 是 ZeRO-2 的完美补充,支持在少量 GPU 上,高效训练大型模型。通过利用 CPU 内存,减少了模型所需...
zero1 批大小为1 梯度积累16；zero2 批大小为16 梯度积累1；这两种情况不等价，loss是不一样的 一...
docker run -dit --name alpine2 --network sharednet alpine 再次查看work节点的网络: 二、容器环境配置 以下步骤均需要在manage、work节点执行 创建一个 workspace 文件夹,内部的文件列表如下: ├── workspace/ ├── code/ ├── docker-compose.yml ...
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. 7. 8. 9. 10. ...
DeepSpeed采用了一种称为ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)的内存优化技术。 ZeRO技术详解: ZeRO是DeepSpeed中的一项关键技术,它通过优化模型状态的存储和通信来大幅减少所需的内存占用。 ZeRO将模型的参数、梯度和优化器状态进行分片,平均分配到所有的GPU中,这样每个GPU只存储一部分数据,从而减少了单个设备的内存需求。