在配置文件中设置ZeRO优化策略,例如 "zero_optimization": {"stage": 2} 卸载优化: - 如果需要,可以在配置文件中启用ZeRO-Offload,将部分计算和内存卸载到CPU,例如 `"zero_optimization": {"offload_optimizer": {"device": "cpu", "pin_memory": true}}`。 截至本文完稿时(2024/10/14),Pytorch对deepspee...
要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_optimization键的配置的完整描述,请参见此处(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)。 训练一个1.5B参数的GPT2模型 我们通过展示ZeROStage 1的优点来演示它使得在八个...
开启Zero优化 要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_optimization键的配置的完整描述,请参见此处(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)。 训练一个1.5B参数的GPT2模型 我们通过展示ZeROStage 1的优点来演示...
要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_optimization键的配置的完整描述,请参见此处(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)。 训练一个1.5B参数的GPT2模型 我们通过展示ZeROStage 1的优点来演示它使得在八个...
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与
ZeRO-Infinity是ZeRO-3的拓展。允许通过使用 NVMe 固态硬盘扩展 GPU 和 CPU 内存来训练大型模型。ZeRO-Infinity 需要启用 ZeRO-3。 在deepspeed中通过zero_optimization.stage=0/1/2/3 设置,卸载通过zero_optimization.offload_optimizer.device设置 混合精度 ...
},"zero_optimization": {"stage": 2} } deepseed安装好后,直接一行命令就开始运行:deepspeed ds_train.py --epoch 2 --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json ;从日志可以看出:有几块显卡就会生成几个进程并发训练;显卡之间使用nccl互相通信; ...
zero_optimization的stage调到3, 找找文档里cpu offload怎么开 参数需要和hf的一致,不一致的改其中一个就行 # example {"bf16": {"enabled": true}, "zero_optimization": {"stage": 3, "offload_param": {"device": "cpu","pin_memory": true}, "allgather_partitions": true, "reduce_scatter": ...
{"train_batch_size":8,"gradient_accumulation_steps":1,"optimizer":{"type":"Adam","params":{"lr":0.00015}},"fp16":{"enabled":true},"zero_optimization":true} 加载DeepSpeed 训练 DeepSpeed 安装了入口点deepspeed以启动分布式训练。我们通过以下假设来说明 DeepSpeed 的一个示例用法: ...
zero_optimization:用于配置ZeRO内存优化的设置 stage:用于选择ZeRO Optimizer不同阶段的设置,包括阶段0、1、2和3,分别对应禁用0、优化器状态分区1、优化器+梯度状态分区2以及优化器+梯度+参数分区3,详细地这一部分可以看其论文,默认为0 allgather_partitions:用于选择在每个训练步骤结束时,是使用 allgather 集合通信...