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
此时可以开启Optimizer Offload和Param Offload即可跑起来，但相应的性能会受影响。
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(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...
ZeRO-Infinity与ZeRO-Offload的区别:DeepSpeed最初通过ZeRO-Offload实现了Offload功能,这是一种将优化器和梯度状态转移到ZeRO-2中的CPU内存的系统。ZeRO-Infinity是下一代基于ZeRO-3的Offload功能。ZeRO-Infinity能够比ZeRO-Offload更多地卸载数据,并具有更有效的带宽利用和计算与通信的重叠。 分配大规模Megatron-LM模型 ...
随后的两个重点是create_reduce_and_remove_grad_hooks为参数注册回调函数和initialize_optimizer_states第一次运行优化器更新,至此完成整个deepspeed的zero_optimizer的初始化 接下来我们重点介绍为参数注册回调函数以实现通信重叠 defcreate_reduce_and_remove_grad_hooks(self):self.grad_accs=[]fori,param_groupinenume...
ZeRO-Stage3将模型参数分布在CPU和GPU上,通过CPU去计算一部分梯度,从而减少显存占用,但也会带来一定的计算开销。 三个级别 ZeRO-0:禁用所有类型的分片,仅使用 DeepSpeed 作为 DDP (Distributed Data Parallel) ZeRO-1:分割Optimizer States ZeRO-2:分割Optimizer States与Gradients ...
"zero_optimization": { "stage": 3, "offload_optimizer": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "offload_param": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "overlap_comm": true, "contiguous_gradients": true, "sub_group_size": 1e9, "reduce_bucket_size": "auto", "stage...
"param_persistence_threshold": 100000, "prefetch_bucket_size": 50000000, "reduce_bucket_size": 200000000.0, "reduce_scatter": true, "stage": 2, "sub_group_size": 1000000000000 } [2021-03-27 17:02:52,849] [INFO] [config.py:741:print] zero_enabled ... True [2021-03-27 17:02:...
from torch.nn.parallel import Distributedas DDP from src.dataset_pretrain import PreDataset from src.share import get_logger,initmodel,configure_optimizers,init_ddp from numpy import * from src.utilsimport * import deepspeed from setting importparser_args,parserconfig,read_deepspeed_config...
在DeepSpeed-Chat 打造类ChatGPT全流程 笔记一中跑通了DeepSpeed Chat的训练和推理流程,DeepSpeed Chat的训练流程包含监督指令微调(SFT),Reward模型微调,基于人类反馈的强化学习(RLHF)三个步骤。接着上面文章的todo,这篇文章主要是解析一下监督指令微调(SFT)阶段的代码实现。