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: 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_dataset=...
Gradient Checkpointing技术则在正向传播时,不存储当前节点的激活值,而是记录该激活值的计算方式,在反向传播时重新计算该节点的激活值,从而起到降低显存占用的作用。但由于激活值的重新计算,延长了训练时间。 使用 Pytorch中提供一个简单的API来实现该功能:torch.utils.checkpoint.checkpoint 通常我们采用如下方式定义模型:...
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。
The memory intensive part of training deep neural networks is computing the gradient of the loss by backpropagation. By checkpointing nodes in the computation graph defined by your model, and recomputing the parts of the graph in between those nodes during backpropagation, it is possible to calc...
--per_device_train_batch_size 64 --gradient_checkpointing --dataloader_drop_last True --evaluation_strategy "no" --normlized True --temperature 0.02 --negatives_cross_device --query_max_len 64 --passage_max_len 128 --train_group_size 2 ...
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...
```python def gradient_checkpointing(model, inputs, checkpoints): # checkpoints 是一个包含检查点层索引的列表 # 保存初始输入 checkpoints_activations = {0: inputs} # 前向传播并保存检查点激活值 for i, layer in enumerate(model.layers): if i in checkpoints: checkpoints_activations[i] = lay...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
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。