梯度检查点(Gradient Checkpointing) 如今(2023年)大模型的参数量巨大,即使将batch_size设置为1并使用梯度累积的方式更新,也仍然会OOM。原因是通常在计算梯度时,我们需要将所有前向传播时的激活值保存下来,这消耗大量显存。还有另外一种延迟计算的思路,丢掉前向传播时的激活值,在计算梯度时需要哪部分的激活值就重新计...
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。 以下是梯度检查点的详细解释: 1. 背景:深度神经网络通常包含许多...
Gradient Checkpointing(梯度检查点) 有时甚至使用小批量和其他优化技术,例如梯度累积、冻结或自动精确训练,我们仍然会耗尽内存,尤其是在模型足够大的情况下。为解决这个问题而提出的强大解决方案之一是 Gradient Checkpointing,它首先在 2016 年的Training Deep Nets With Sublinear Memory Cost论文中引入。作者证明了梯度...
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梯...
梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种用于减少深度神经网络在反向传播过程中内存使用量的技术。以下是对你的问题的详细回答: 梯度检查点(Gradient Checkpointing)是什么? 梯度检查点是一种在训练深度神经网络时减少内存使用量的技术。在深度学习中,反向传播算法用于计算梯度,以更新网络权重。然而,对于非常深的网络,...
Checkpointing是通过在反向传播过程中为每个Checkpointed段重新运行前向传播分段来实现的。这可能会导致像RNG状态这样的持久状态比没有Checkpointing的状态更高级。默认情况下,Checkpointing包括改变RNG状态的逻辑,这样,与非Checkpointed过程相比,使用RNG的Checkpointing过程(例如通过dropout)具有确定性输出。根据Checkpointing操作...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
--output_dir $OUTPUT_DIR --model_name_or_path $MODEL_PATH --train_data $DATA_PATH --learning_rate 1e-5 --fp16 --num_train_epochs $EPOCH --per_device_train_batch_size 64 --gradient_checkpointing --dataloader_drop_last True
from transformers import AutoModelForCausalLM, TraininArgumentsmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, use_cache=False, # False if gradient_checkpointing=True **default_args)model.gradient_checkpointing_enable()LoRA LoRA是微软团队开发的一种技术,用于加速大型语言模型的微调。他...