Deepspeed Zero3是Deepspeed库中的一个高级特性,旨在通过多级优化策略来减少模型训练的内存占用和提高训练速度。它分为多个阶段(stage),每个阶段都针对不同的优化目标。其中,stage3主要关注于数据的预取(prefetching)和批处理(batching)优化。 stage3_prefetch_bucket_size是Deepspeed Zero3配置中的一个关键参数,它决定了...
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...
内存由stage3_max_live_parameters和stage3_max_reuse_distance共享,所以它不是叠加的,而是总共2GB。 对于ZeRO-3来说,以下配置值取决于模型的隐藏大小,不需要手动配置: reduce_bucket_size = hidden_size*hidden_size # reduce的数量 stage3_prefetch_bucket_size = 0.9 * hidden_size * hidden_size # 预取参数...
1 Introduction Github: https://github.com/microsoft/DeepSpeed ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models ZeRO-Offload: Democ
ZeRO是DeepSpeed的核心技术,它通过消除数据并行训练中的冗余内存占用,显著降低了训练过程中的内存使用。 ZeRO分为多个阶段(Stage 0-3),每个阶段都进一步优化了内存使用和通信效率。例如,ZeRO-3将模型参数、梯度和优化器状态分片到每个GPU上,实现了极高的内存节省。
2.3 传递参数给DeepSpeed 三、ZeRO配置详解 3.1 ZeRO-2 3.2 ZeRO-3 3.3 ZeRO-stage-0 3.4 ZeRO-stage-1 3.5 NVMe Support 3.6 如何选择不同的Zero stage和offload 四、调参步骤及建议 五、优化器和调度器 5.1 优化器 5.2 调度器 六、训练精度相关 6.1 自动混合精度 6.2 NCCL 6...
ZeRO优化通过内存管理减少内存消耗，支持不同阶段的配置以适应不同GPU数量和资源需求。参数包括stage（选择ZeRO优化器的阶段）、offload_param（参数卸载到CPU/NVMe）和offload_optimizer（优化器卸载到CPU或NVMe）等。ZeRO-3阶段可能较慢，因为它需要收集模型权重，但在可扩展性和内存需求之间提供了最佳平衡。
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...
ZeRo-infinity是在Zero3基础上，将部分参数卸载至nvme，以进一步减少GPU内存压力。实践应用中，使用Zero3限制参数量，训练Lora、15b Starcoderbase等模型，结合数据并行、多个epoch与batchsize调整，虽然会降低训练速度，但能有效管理内存，实现更高效的训练。Deepspeed通过灵活的参数配置与优化技术，为模型训练...