Zero-2策略进一步拓展了这一概念，通过分切优化器的状态和梯度，并将其分配到每个数据并行的工作进程中。此策略通过特定配置如ds_config_zero2.json来实现效率的提升。其中的关键配置包括"offload_optimizer"设置为CPU，"allgather_partitions"为true，以此优化训练过程。2.3 ◇ Zero-3策略和配置 Zero-3是最全面的...
"zero_optimization": { "stage": 3, "offload_optimizer": { "device": "cpu" }, "offload_param": { "device": "cpu" }, "overlap_comm": true, "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true }, "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "steps_per_pr...
zero_reduce_scatter(), ) else: optimizer = DeepSpeedZeRoOffload( self.module, # 一些 zero3的配置 ds_config=self.config, overlap_comm=self.zero_overlap_comm(), ) 基于上述的分析可以看到。ZERO1和ZERO2 基本上是一套代码。但是ZERO3 的实现是完全不同的。事实上。从后续的内容的阅读难度来说 ...
注意:deepspeed 一个重要的技术checkpointing 没有采用的情况下, T5原生代码,model中增加deepspeed.checkpointing 需要再花一些时间。 每个gpu卡最大为 28.7G 左右, 内存最大为490G。 当然batch_size == 1 单卡训练11b 按照目前来看。需要尽可能多的内存,预计要到1T 左右。 zero-offload3 对内存+gpu要求相...
ZeRO-Offload概述 训练环境 在单个 V100 GPU 上训练10B的GPT2模型 Megatron-LM GPT-2 的启动脚本更改: DeepSpeed 配置更改 0x0. 前言 这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM GPT2 ,Zero零冗余优化器技术,ZeRO-Offload技术。关于DeepSpeed 的Zero和ZeRO-Offload的技术原理大家也可以查看图解大模型训练之:数据并行下篇...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
[rank7]: File "/root/anaconda3/envs/internX/lib/python3.10/site-packages/deepspeed/runtime/zero/stage3.py", line 708, in _create_fp16_partitions_with_defragmentation [rank7]: self._create_param_groups_fp16_flat_cpu_memory() [rank7]: File "/root/anaconda3/envs/internX/lib/python3.10...
利用ZeRO技术将模型参数分散，显著减少显存占用，支持超大规模模型训练。 ZeRO技术是DeepSpeed的核心创新点。它通过巧妙地将模型状态（参数、梯度、优化器状态）分片存储到不同的GPU或CPU上，从而显著减少了单卡显存的占用。具体来说，ZeRO-2可以减少高达8倍的显存，ZeRO-Offload则实现了CPU与GPU的协同内存管理，而ZeRO-...
"zero_optimization": { "stage": 3,"cpu\_offload": true } ```▍ 混合精度训练配置 在配置文件中启用16位浮点数训练并调整损失缩放：```json "fp16": { "enabled": true,"loss\_scale": ...} ```▍ CUDA版本不匹配 为了确保PyTorch和DeepSpeed正常工作，检查并同步PyTorch和系统CUDA版本。可以通过...