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": ...
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...
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters | Microsoft Research Blog DeepSpeed之ZeRO系列:将显存优化进行到底 | 知乎 分布式训练框架Megatron-LM代码概览 | Bilibili Zero++分布式并行 数据并行 | Bilibili __EOF__...
ZeRO-2降低了模型状态的内存占用,使我们可以在每个GPU上容纳更大的批量大小,从而提高了性能。随着数据并行度的增加,ZeRO-2减少了模型状态的内存占用,这也导致了超线性加速的效果。平民化大模型训练: ZeRO-2使模型科学家能够高效地训练高达130亿个参数的模型,而无需进行通常需要模型重构的模型并行(图2,右下角)。13...
使用配置json文件启用、禁用或配置deepspeed功能。2. **配置 配置文件中需关注zero-0、zero-1、zero-2、zero-3、offload、zero infinity等配置参数，以及混合精度训练、批量大小、优化器和调度器参数等。设置auto参数以利用默认配置中的优化值。3. **模型训练 初始化分布式环境、分布式数据并行、混合精度...
合理配置ZeRO:根据模型大小和硬件资源,合理配置ZeRO的级别(如ZeRO-1、ZeRO-2等),以达到最佳的训练效果。 启用混合精度训练:DeepSpeed支持混合精度训练,可以在不牺牲精度的前提下,显著减少内存占用和训练时间。 结语 DeepSpeed作为一款功能强大的深度学习训练优化库,为超大规模模型的训练提供了前所未有的便利和效率。随着...
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. ...
使用DeepSpeed Plugin，首先运行accelerate config，选择“no”回答是否使用DeepSpeed配置文件，然后继续回答后续问题生成基本配置。使用生成的配置文件启动训练脚本。Accelerate支持通过CLI配置DeepSpeed功能，如ZeRO Stage-2和ZeRO Stage-3 with CPU Offload。使用DeepSpeed Config File可更灵活地配置DeepSpeed功能，如...
ZeRO-2的典型配置 { "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "loss_scale_window": 1000, "initial_scale_power": 16, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 3e-5, ...