由于参数更新也是基于 flatten tensor 实现的,因此 FSDP 要求,每个 fsdp module 下的参数,dtype 和 requires_grad 属性都应该统一,否则无法 concat 成一个大的 flatten tensor。PyTorch 2.0 为 FSDP 添加了 use_orig_params 参数,开启这个参数的情况下,FSDP wrap 的过程中不会删除原有的参数,而会让原有参数的...
本期code: https://github.com/chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials/blob/main/tutorials/FSDP.ipynbdeepspeed 介绍:BV1rZ42187PAnccl通信源语:BV1t2421F7zY,BV1zK42187Kv自动混合精度(amp)训练:BV1eW421w7NJddp:BV13L411i7L, 视频播放量 5598、弹幕量 2、
如欲深入了解 PyTorch FSDP 工作原理以及相关实验及其结果，请参阅 [7,8,9]。问题 如果在 accelerate 中使用 PyTorch FSDP 时遇到任何问题，请提交至 accelerate。但如果你的问题是跟 PyTorch FSDP 配置和部署有关的 - 你需要提交相应的问题至 PyTorch。参考文献 [1] Train Large, Then Compress: Rethinking Mode...
pytorch/test/distributed/fsdp/test_wrap.py at main · pytorch/pytorch (github.com) 通常情况,我们是基于模型结构来wrap的,比如Llama2 7b,有32个decoder layer,最直观的方法就是每个DecoderLayer作为一个unit来wrap,也就是 def test_transformer_auto_wrap_policy(self): """Tests the ``transformer_auto_wra...
FSDP背后的主要思想是，一个GPU只有在使用该层时才拥有整个层。否则该层将被分片。另一方面，在流水线...
fsdp实际上是zero系列的torch原生实现。优点是和torch结合的好，各种乱七八糟模块也可以用fsdp轻松实现大...
在开混合精度的情况下，需要把cache_enabled设置为 Flase。总的来说确实不如deepspeed用起来上手方便。
FSDP背后的主要思想是，一个GPU只有在使用该层时才拥有整个层。否则该层将被分片。另一方面，在流水线...
🐛 Describe the bug Hi! I am trying to wrap a transformer model with torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel. Since I am working with the PEFT setting, in each Attention or FFN layer, there exist both requires_grad=True and requir...
ChatGPT掀起的大模型训练浪潮让不少同学都对训练大模型跃跃欲试,在找训练 baseline 的时候肯定发现大模型训练的 codebase 更倾向于用 DeepSpeed(MMEngine v0.8.0 也已经支持拉,一键切换,肥肠方便!) 、ColossalAI (MMEngine 下个版本也会支持!) 等大模型训练框架,而鲜有问津 PyTorch 原生的 FSDP (FullyShardedDat...