ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的GPU ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的GPU ZeRO-2 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的GPU 由于显卡之间的数据通信耗时,一般是将数据批量(bucket)传输。因此,本质上参数调节的就是通信带宽和 bucket(桶)大小的权衡 ZeRO-2 ZeRO-2的典型配置 { ...
ZeRO-2:除了梯度外,还优化了模型参数的存储。这意味着每个GPU只存储一部分模型参数。 ZeRO-3:进一步优化,包括优化器状态的分布。这是最极端的优化阶段,可以显著减少每个GPU的内存占用。 stage: ZERO的阶段。 offload_optimizer和offload_param: 是否将优化器或参数卸载到CPU。 stage3_*: 针对ZERO阶段3的各种参数设置。
在选择ZeRO阶段和卸载策略时，应考虑模型大小、GPU数量和资源限制。通常，从ZeRO-0（DDP）开始，然后逐步增加阶段并考虑卸载策略，以实现最佳性能。通过合理配置DeepSpeed参数，可以优化训练过程，提升模型性能和资源利用率。使用DeepSpeed配置文件时，了解不同参数的含义及其对模型训练的影响至关重要。
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。 如何减少模型训练时的内存占用: ...
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...
配置方式1 1 deepspeed --include="localhost:0" src/train_bash.py [llama-factory参数] --deepspeed /root/ds_config.json 注意 单机训练不需要配置hostfile,但是需要配置localhost 配置方式2 通过accelerate,accelerate配置文件如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 compute_environment...
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 ...
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. ...
"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": { ...