在优化器step时oom,可以通过减小sub_group_size的方式进行解决在gpu较小放不下模型的时候,可以通过调整stage3_max_live_parameters 使其可以继续进行训练,其多余暂时不用的参数会放到内存中ZeRo-infinity { "zero_optimization": { "stage": 3, "offload_optimizer": { "device": "nvme", "nvme_path": "/...
阶段0 (DDP) < 阶段 1 < 阶段 2 < 阶段 2 + offload < 阶段 3 < 阶段 3 + offload 实际训练时,可以直接用batch_size=1跑一下试试,如果OOM: 尝试ZeRO 第 2 阶段。如果 OOM : 尝试ZeRO 阶段 2 +offload_optimizer- 如果 OOM : 切换到 ZeRO 阶段 3 - 如果 OOM : 启用offload_param-cpu如果 OOM...
Describe the bug I try to use deepspeed ZERO-3 with huggingface Trainer to finetune a galactica 30b model (gpt-2 like), with 4 nodes, each 4 A100 gpu. I get oom error though the model should fit into 16 A100 with Zero 3 and cpu offload. ...
deepspeed开启ZeRO3的情况下,可以将内存“虚拟化”为显存,在训练时,不将整个模型加载到显存中,而是将当前正在训练的部分加载进去(通常是逐层Transformer模块的形式)。 当设备的内存达到2TB时,则可实现70B级别模型的全量微调,且只需要3090显卡(甚至只需要一张!),且在单节点情况下,增加显卡可以使训练速度呈线性增长。
Expected behavior deepspeed的运行会OOM,在zero是3的情况下也会有一样的结果,根据zero的原理,单卡能跑的训练多卡应该需要的显存更小,为什么会出现这种情况呢? System Info No response Others No response hiyougaadded thependinglabelMar 6, 2024
--deepspeed_config ds_zero_stage_1.config 在没有ZeRO的情况下训练这个模型会失败,并显示出内存不足(OOM)错误,如下所示: 这个模型不能适应GPU内存的一个重要原因是Adam优化器状态消耗了18GB的内存,这是32GB RAM的一个相当大的部分。通过使用ZeRO Stage1将优化器状态在八个数据并行 rank 之间进行切分,每个设备...
Deepspeed的Pipeline模式天然支持使用sequential方法构建的模型，可以直接进行分层训练。在实际操作中，需要对模型进行fp16化，否则可能会出现内存溢出（oom）问题。在使用offload时，若不注意内存分配，可能会导致gpu内存溢出，因此，需合理管理模型加载策略。Deepspeed Zero3中，通过调整stage3_max_live_parameters...
在没有ZeRO的情况下训练这个模型会失败,并显示出内存不足(OOM)错误,如下所示: 这个模型不能适应GPU内存的一个重要原因是Adam优化器状态消耗了18GB的内存,这是32GB RAM的一个相当大的部分。通过使用ZeRO Stage1将优化器状态在八个数据并行 rank 之间进行切分,每个设备的内存消耗可以降低到2.25GB,从而使得模型可训练...
当与 ZeRO-Infinity 中的 NVMe offload一起使用时, sub_group_size 控制模型状态在optimizer steps期间从 NVMe 移入和移出 CPU 内存的粒度。 防止超大模型耗尽 CPU 内存。不使用NVMe offload时, 使其保持默认值。出现OOM时, 减小sub_group_size。当优化器迭代很慢时, 可以增大sub_group_size 。
DeepSpeed-Chat流程的前两步与大型模型的常规微调相似,得益于基于ZeRO的内存管理优化和DeepSpeed训练中的并行策略灵活组合,实现了规模和速度的提升。然而,流程的第三步在性能方面是最具挑战性的部分。每次迭代都需要高效处理两个阶段:a) 生成回答的推理阶段,为训练提供输入;b) 更新 actor 和 reward 模型权重的训练阶段...