启用--gradient_checkpointing 1(HF Trainer)或直接model.gradient_checkpointing_enable()- 如果发生OOM(Out of Memory),则执行以下步骤 首先尝试 ZeRO stage 2。如果发生OOM,则执行以下步骤 尝试ZeRO stage 2 +offload_optimizer- 如果发生OOM,则执行以下步骤 切换到 ZeRO stage 3 - 如果发生OOM,则执行以下步骤 ...
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...
ZeRO-1:减少梯度的冗余。在这个阶段,梯度是在所有的GPU中分担的,而不是每个GPU都保存一份完整的梯度。 ZeRO-2:除了梯度外,还优化了模型参数的存储。这意味着每个GPU只存储一部分模型参数。 ZeRO-3:进一步优化,包括优化器状态的分布。这是最极端的优化阶段,可以显著减少每个GPU的内存占用。 stage: ZERO的阶段。
为了启用ZeRO Stage1,我们只需要更新DeepSpeed JSON配置文件如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 { "zero_optimization": { "stage": 1, "reduce_bucket_size": 5e8 } } 如上所示,我们在zero_optimization键中设置了两个字段。具体来说,我们将stage字段设置为1,并将可选的...
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...
ZeRO是DeepSpeed中的一项关键技术,它通过优化模型状态的存储和通信来大幅减少所需的内存占用。 ZeRO将模型的参数、梯度和优化器状态进行分片,平均分配到所有的GPU中,这样每个GPU只存储一部分数据,从而减少了单个设备的内存需求。 如何减少模型训练时的内存占用: ...
ZeRO可以减少内存占用,优化大模型训练,将模型参数分成了三个部分:Optimizer States、Gradient 和 Model Parameter。在使用 ZeRO 进行分布式训练时,可以选择 ZeRO-Offload 和 ZeRO-Stage3 等不同的优化技术。 2. deepspeed介绍 在DeepSpeed 中,可以通过在配置文件中设置 “bf16.enabled”: true 来启用 BF16 混合精度...
在Unix上,硬件的设备驱动(如硬盘)和特殊设备文件(如/dev/zero和/dev/random)就像普通文件一样,出现在文件系统中;dd也可以读取(有时也能写入)这些文件。这样,dd也可以用在备份硬件的引导扇区、取得一定数量的随机数据等任务中。dd程序也可以在复制时处理数据,例如转换字节序、或在ASCII与EBCDIC编码间互换。
确保你的DeepSpeed配置文件中启用了ZeRO stage 3。配置文件通常是一个JSON文件,你需要检查其中zero_optimization字段的stage属性是否设置为3。例如: json { "zero_optimization": { "stage": 3 } } 确认模型参数切片: 在训练过程中,DeepSpeed应该在每个GPU上只保留部分模型参数。你可以通过打印模型参数或检查GPU内存...