allgather_partitions、allgather_bucket_size和reduce_scatter配置参数在 ZeRO-3 中不被使用 stage3_max_live_parameters:1e9 stage3_max_reuse_distance:1e9 如果遇到OOM问题,需要减小stage3_max_live_parameters和stage3_max_reuse_distance,它们对性能的影响应该很小。 1e9大约会消耗 ~2GB 内存由stage3_max_li...
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。
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...
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。
ds_config.json配置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 { "bf16": { "enabled":true }, "zero_optimization": { "stage": 3, "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save":false, "offload_optimizer": { ...
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。
//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...
ZeRO可以减少内存占用,优化大模型训练,将模型参数分成了三个部分:Optimizer States、Gradient 和 Model Parameter。在使用 ZeRO 进行分布式训练时,可以选择 ZeRO-Offload 和 ZeRO-Stage3 等不同的优化技术。 2. deepspeed介绍 在DeepSpeed 中,可以通过在配置文件中设置 “bf16.enabled”: true 来启用 BF16 混合精度...
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。
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...