检查配置文件:首先,仔细检查你的Deepspeed配置文件(通常是config_zero3.json或类似的文件名)。找到stage3_prefetch_bucket_size参数,确保其值是一个有效的整数。 验证数据类型:确保配置文件中的数据类型正确。在JSON文件中,整数应该以没有小数点和引号的形式表示。 参考示例配置:如果不确定如何设置该参数,可以参考Deepsp...
在使用 ZeRO3 策略训练模型时,模型参数会在数据并行组中切分,在前向计算前,一般使用 All-Gather 将参数切片汇集起来,这里存在的一个问题:频繁的 concat 和 slice 会影响训练效率。 DeepSpeed 中提供了一个备选方案:使用 All-Reduce 替代 All-Gather。我们首先创建一个连续的超大Tensor,初始化为 0,然后数据并行组...
1、deepspeed使用zero3 + offload报错:AttributeError: ‘DeepSpeedCPUAdam‘ object has no attribute ‘ds_opt_adam
1. DeepSpeed Zero-3的功能和限制 DeepSpeed Zero-3 是 DeepSpeed 库中的一个优化功能,主要用于加速大规模分布式训练,特别是在使用 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)技术时。ZeRO 通过消除冗余的数据副本和计算,显著减少了内存占用和通信开销。然而,这种优化技术有一些特定的要求和限制。 2. low_cpu_mem_usage=true...
本文将介绍如何使用LLaMA-Factory在8张NVIDIA 4090 GPU上,结合DeepSpeed Zero3进行大规模模型Qwen14B-chat的微调。 一、环境准备 首先,我们需要准备8张NVIDIA 4090 GPU,以及安装了PyTorch和DeepSpeed的环境。对于GPU的设置,我们可以通过NVIDIA的DGX系统或者多GPU服务器来实现。对于环境的安装,可以参考PyTorch和DeepSpeed的...
--deepspeed ../deepspeed/zero3.json --stage sft --do_predict --adapter_name_or_path /root/paddlejob/workspace/env_run/luhao/qwen/1_3_sft_nosafe --model_name_or_path /home/luhao/model/modelscope/hub/qwen/Qwen-7B --dataset_dir ../data ...
DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 是一个用于训练大模型的优化器，专门针对zero stage 3的策略。它通过将参数W划分为多份，每个GPU各自维护优化器状态、梯度和参数，以实现高效并行计算。具体实现过程如下：在进行前向计算时，每个GPU负责其部分数据，所有GPU的数据被分成了三份，每块GPU读取一份。完成前向...
1 Introduction Github: https://github.com/microsoft/DeepSpeed ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models ZeRO-Offload: Democ
【用Hugging Face的PEFT和DeepSpeed ZeRO-3在16块A100 GPU上微调Falcon 180B模型】 - DeepSpeed ZeRO通过在设备间分配优化器状态、梯度和参数来实现巨大的内存节省。 - PEFT只微调少量额外参数而冻结大多数预...