0. 概述 Gradient checkpointing的核心思想是不保存所有层的激活值,而是只保存一部分关键点的激活值。当需要计算某个特定层的梯度时,如果该层的激活值没有被直接保存,那么可以通过重新计算从最近的关键点到该层的前向传播来获得这些激活值。这样做的代价是增加了计算量,因为部分前向传播过程需要重复执行,但可以显著...
仅需在TrainingArguments中指定gradient checkpoint为True即可: training_args=TrainingArguments(per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=4,gradient_checkpointing=True,**default_args)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=ds)result=trainer.train() 详情学习视频见:用梯度检...
1.Gradient Checkpointing2.pytorch模型训练之fp16、apm、多GPU模型、梯度检查点(gradient checkpointing)显存优化等
梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种用于优化深度学习模型训练中内存使用的技术。以下是对梯度检查点的详细解释: 基本概念: 梯度检查点技术通过在前向传播期间选择性地存储部分中间激活值(称为“检查点”),并在反向传播时重新计算未存储的激活值,从而减少内存使用量。 作用: 在深度学习模型的训练过程中,尤其...
--gradient_checkpointing 目前只能在deepspeed框架下使用,需要同时添加 --deepspeed ds_config.json \ --gradient_checkpointing ds_config.json可以参考https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/examples/finetune/ds_config.json 👍 2 Author liuzhiyong01 commented Oct 18, 2023 使用deepspeed...
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新...
Usage Over Time Created with Highcharts 9.3.0Proportion of Papers (Quarterly)Gradient CheckpointingAdamSGDAdafactorRMSPropADOPT201920202021202220232024202500.010.020.030.04 This feature is experimental; we are continuously improving our matching algorithm.
tensors which split the graph into two disconnected parts when removed, and then checkpointing a suitable number of these tensors. This currently works well for many, but not all, models. 'speed' : This option tries to maximize running speed by checkpointing the outputs of all ops that ...
使用梯度检查点(Gradient Checkpointing)时需要注意以下几点: 1. 计算图上的激活值选择:梯度检查点采用了一种策略,选择计算图上的一部分激活值保存下来,其余部分丢弃。因此,需要注意被丢弃的那一部分激活值需要在计算梯度时重新计算。 2. 内存使用:梯度检查点在解决显存不足的问题的同时,可能会加大计算量并降低训练...
二、gradient checkpointing 梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种优化深度学习模型训练中内存使用的技术。它通过在模型的计算图中插入检查点,将一部分计算推迟到后续步骤进行,从而减少内存占用。这有助于训练更大、更深的模型,以及使用更大批量的数据,而无需占用大量的内存。