[1]: lDo you want to use gradient clipping? [yes/No]: NoDo you want to enable 'deepspeed. zero. init' when using ZeR0 Stage 3 for constructing massive models? [yes/No]: NoDo you want to enable Mixture of-Experts training (MoE)? [ves/No]:How many cPu(s) should be used for dis...
zero.Init(data_parallel_group=mpu.get_data_parallel_group(), remote_device=get_args().remote_device, enabled=get_args().zero_stage==3): model = GPT2Model(num_tokentypes=0, parallel_output=True) 收集额外的嵌入权重以进行初始化。DeepSpeed 在 module 的构造函数和前向/反向传递期间会自动收集...
有关更多详细信息,请参阅完整的ZeRO-3初始化文档(https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/zero3.html#deepspeed.zero.Init)。 withdeepspeed.zero.Init(data_parallel_group=mpu.get_data_parallel_group(), remote_device=get_args().remote_device, enabled=get_args().zero_stage==3): model=GPT2Model...
使用deepspeed.zero.init: config = LlamaConfig.from_pretrained(model_name_or_path) with deepspeed.zero.Init(): model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=True) CPU OOM的原因在于模型先加载到了CPU(transformers==4.35.0). 直接加载到GPU就可以了。`device_map="auto"`会自动...
DeepSpeed-ZeRO原理和使用 9 个月前 小满哥 忙时调参,得闲饮茶关注基本原理 Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)是通过划分优化器状态、梯度、模型参数到不同GPU上达到降低大模型训练显存需求,提升显存利用率目的。 主要分为3个Stage: ZeRO Stage1:对优化器状态分区(Adam优化器的话,包含1阶和2阶动量参数、32bit的...
Describe the bug When the deepspeed.zero.Init wraps not only the model but also the deepspeed.initialize call, a RecursionError is raised. This happens in deepspeed 0.6.5 but NOT in 0.6.4. It blocks the integration with Lightning Lite wh...
DeepSpeed ZeRO INIT with Stage 3 is failing with device mismatch error To Reproduce Steps to reproduce the behavior: Run below command: accelerate launch --num_processes=2 --num_machines=1 --machine_rank=0 --mixed_precision=fp16 --use_deepspeed --gradient_accumulation_steps=1 --gradient_clip...
deepspeed.init_distributed() 若在调用deepspeed.intialize()函数之后,则无需调用deepspeed.init_distributed() 因为deepspeed.intialize()会自动初始化分布式环境。 3、训练 DeepSpeed 的训练非常简单,具体使用三个 API 即可。 在引擎盖下,DeepSpeed通过预定义的学习率调度器, ...
在分布式环境中初始化分布式设置。4. **训练过程 进行模型训练、保存和加载模型，使用deepspeed的save_checkpoint和load_checkpoint API。5. **模型推理 使用init_inference API加载模型进行推理。通过上述实践，deepspeed为分布式训练提供高效、灵活的解决方案，显著提升大模型训练效率与性能。
# Run training with MoQ # Initialize the model with DeepSpeed-Inference # using inference-kernels and configuring the parallelism setting import deepspeed.module_inject as module_inject injection_policy={original_layer_implementation: module_inject.replace_policy...} model...