Transformer框架开启梯度检查点非常简单,仅需在TrainingArguments中指定gradient checkpoint为True即可: 代码语言:javascript 复制 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...
optimizer.zero_grad() 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。 以下是梯度检...
梯度检查点可以通过 PreTrainedModel 实例的gradient_checkpointing_enable方法执行。 代码实现 fromtransformersimportAutoConfig,AutoModel# https://github.com/huggingface/transformers/issues/9919fromtorch.utils.checkpointimportcheckpoint# initializing modelmodel_path="microsoft/deberta-v3-base"config=AutoConfig.from_p...
并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。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。
例如,在PyTorch中,需要在TrainingArguments中指定gradient_checkpointing为True,并使用Trainer类进行训练。 综上所述,使用梯度检查点时需要注意激活值的选取、内存使用、模型第一层的限制以及代码实现等方面的问题。根据实际情况进行调整和优化,以在保证计算精度的同时提高训练速度和减少显存使用。
Checkpointing模型或模型的一部分 Checkpointing的工作原理是用计算换取内存。Checkpointing部分不会存储整个计算图的所有中间激活以进行反向计算,不会保存中间激活,而是在反向过程中重新计算它们。它可以应用于模型的任何部分。 具体来说,在向前传递中,函数将以torch.no_grad()方式运行,即不存储中间激活。相反,向前传递保...
preserve_rng_state（bool，可选，默认值=True）–在每个Checkpointing期间省略存储和恢复rng状态。返回：按*输入顺序输出运行函数 实例 上面那个博主的示例：注意第94行，必须确保checkpoint的输入输出都声明为require_grad=True的Variable，否则运行时会报如下的错 RuntimeError: element 0 of tensors ...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
We currently have a few issues like #831 and #480 where gradient checkpointing + DDP does not work with the RewardTrainer. Let's use this issue to collect the various training modes we'd like to support and track the status of their fixe...