Problem: Trying to convert DeepSpeed zero checkpoints to PyTorch state_dicts leads to one layer not being present in the generated state dict. I am using the zero_to_fp32.py script. I'm trying to train a GPT2 like model, and it looks lik...
ZeRO-3是ZeRO的第三个阶段,它可以将完整的模型状态(即权重、梯度和优化器状态)进行切分,以线性地扩展内存节省量和数据并行度。可以在JSON配置中启用ZeRO-3。这里(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)提供了这些配置的完整描述。 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和N...
这将在检查点目录下创建分区后的ZeRO模型和优化器,以及zero_to_fp32.py脚本。可以使用该脚本进行脱机合并得到完整的32位权重。 合并脚本简单易用,不需要DeepSpeed的配置文件,还可以在CPU上运行success = model.save_checkpoint(PATH, ckpt_id, checkpoint_state_dict)status_msg = "checkpointing: PATH={}, ckpt...
ZeRO-3是ZeRO的第三个阶段,它可以将完整的模型状态(即权重、梯度和优化器状态)进行切分,以线性地扩展内存节省量和数据并行度。可以在JSON配置中启用ZeRO-3。这里(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)提供了这些配置的完整描述。 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和N...
/zero_to_fp32.py . pytorch_model.bin Processing zero checkpoint at global_step1 Detected checkpoint of type zero stage 3, world_size: 2 Saving fp32 state dict to pytorch_model.bin (total_numel=60506624) 当你保存checkpoint时,zero_to_fp32.py脚本会自动生成。注意:目前该脚本使用的内存(通用...
如果使用 DeepSpeed 则需要执行 zero_to_fp32 文件 Author steph730 commented Aug 14, 2023 如果使用 DeepSpeed 则需要执行 zero_to_fp32 文件执行完这个文件之后再执行那个修改前缀的脚本嘛,执行之后还需要export模型嘛 Owner hiyouga commented Aug 14, 2023 执行了直接就能得到完整权重,无需 export 👍 1 ...
在 DeepSpeed 代码库的 DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 (顾名思义，处理第 3 阶段优化器分片) 实现代码中，我们注意到 trainable_param_groups (可训参数组) 被传入一个内部函数 _setup_for_real_optimizer，该函数会调用另一个名为 _create_fp32_partitions 的函数。正如其名称中的 fp32 所示，DeepSpeed 内部...
DeepSpeed-Chat with ZeRO++ 用于 RLHF 训练 图 9: ZeRO++ 加速了 RLHF 训练的生成和训练阶段 ZeRO++ 在 RLHF + LoRA 的场景下有着独特的应用，因为大多数模型权重都被冻结了。这意味着 ZeRO++ 可以将这些冻结的权重量化保存到 INT4/8 中，而不是将它们存储在 fp16 中并在每次通信操作之前对其进行量化。
{"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: ...
Quantized weight communication for ZeRO (qwZ) First, to reduce parameter communication volume during all-gather, we adopt quantization on weights to shrink down each model parameter on the fly from FP16 (two bytes) to INT8 (one byte) data type before communicating, ...