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。
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...
import torchimport deepspeed# 初始化DeepSpeed引擎和相关配置params = {"train_batch_size": 32,"gradient_accumulation_steps": 1,"optimizer": {"type": "Adam","params": {"lr": 0.001,"betas": [0.9, 0.999],"eps": 1e-8,"weight_decay": 0}},"fp16": {"enabled": True},"zero_optimizatio...
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...
在Unix上,硬件的设备驱动(如硬盘)和特殊设备文件(如/dev/zero和/dev/random)就像普通文件一样,出现在文件系统中;dd也可以读取(有时也能写入)这些文件。这样,dd也可以用在备份硬件的引导扇区、取得一定数量的随机数据等任务中。dd程序也可以在复制时处理数据,例如转换字节序、或在ASCII与EBCDIC编码间互换。
//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...
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. ...
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。