Zero-3是最全面的策略，对优化器的状态、梯度以及模型参数进行了切分，进一步增强了灵活性和优化的深度。此策略中提供了更多关于内存管理和模型优化的配置选项，如"reduce_bucket_size"设置为5e8，这涉及到了数据分桶的大小。此外，"stage3_prefetch_bucket_size"和"stage3_param_persi
{ "zero_optimization": { "stage": 3, "offload_optimizer": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, //是否将优化器状态迁移到CPU "offload_param": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "overlap_comm": true, "contiguous_gradients": true, "sub_group_size": 1e9, "reduce...
上下文窗口8K,参数大小bf16,batch_size = 8(num_gpu)*2(per_gpu_batch_size)8(gradient_accumulation_steps) =128,deepspeed采用zero3,显存占用约65G,内存占用约653G(还有数据占的少量显存,数据量为0.06B tokens),训练时长2 hour。 使用下面这个文件,在8H100的机器上训练了Qwen2.5-3B模型。上下文窗口32K,参数...
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,然后数据并行组中...
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...
一、LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3框架解析 LLaMA-Factory是一个专门为LLM模型训练而设计的框架,其特点在于能够利用多张显卡进行分布式训练,大大提高了训练效率。其中,8卡4090指的是使用8张NVIDIA RTX 4090显卡进行训练,这种配置足以应对大型语言模型的训练需求。而deepspeed zero3则是LLaMA-Factory中的一个重...
DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3是一个专为zero stage 3策略设计的大模型训练优化器，其核心特点与优化过程如下：参数划分与GPU管理：参数划分：将模型参数W划分为多份，每个GPU各自维护一部分参数、优化器状态以及梯度。GPU间协作：通过高效的并行计算，实现模型训练时的负载均衡。前向计算与参数合并：前向...
ds_z3_offload_config.json文件是https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json。 用单机8卡3090训练,在读取模型的一些配置文件后,GPU服务器就卡住了,类似于死机的状态,很长时间后才有反应。 训练命令如下: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,...