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 代码运行次数:0 training_args=TrainingArguments(per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=4,gradient_
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...
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。
```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...
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...
🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters...
"gradient_checkpointing":True, "gradient_checkpointing":False, 'max_seq_length':512,# 'max_target_length':100,# 预测最大长度, 保留字段 'use_fast_tokenizer':False, Expand Down 6 changes: 3 additions & 3 deletions6config/sft_config_lora.py ...
问AttributeError: GPT2Model对象没有属性“gradient_checkpointing”ENvue是一款轻量级的mvvm框架，追随了...
梯度检查点(Gradient Checkpointing)是一种用于减少显存占用的技术 通过在前向传播时释放中间激活值,并在反向传播时重新计算这些值来节省显存 工作机制 正常训练时,模型会保存所有层的中间激活值用于反向传播 使用梯度检查点时,只保存特定检查点的激活值 需要其他激活值时,通过重新计算获得 权衡取舍 优点: 显著减少显存...