https://github.com/microsoft/DeepSpeed/issues/4932github.com/microsoft/DeepSpeed/issues/4932 我们在做开源的时候发现 HuggingFace Transformers 库在以加载 ZeRO3 分片加载大模型的时候(参考 HfDeepSpeedConfig DeepSpeed Integration),会导致训练的 Loss 不稳定甚至爆炸,比如 于是wuxibin89 提出先造一个最小可复...
bash training_scripts/opt/single_node/run_1.3b.sh /home/xxx/workspace/DeepSpeed-Chat/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/step1_supervised_finetuning/output /home/qiang.liu13/workspace/DeepSpeed-Chat/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/step2_reward_model_finetuning/output...
使用Meta OPT系列的预训练模型（如opt-1.3b）进行训练，配置模型路径在config.json文件中。RLHF训练：下载DeepSpeedExamples代码并进入DeepSpeed Chat目录，修改training/utils/data/raw_datasets.py文件，将数据集改为本地加载。第一阶段：有监督的模型微调（SFT），基于高质量的查询-答案对微调模型。使用脚...
<deepspeed.comm.config.DeepSpeedCommsConfig object at 0x7f1f42bd3f10> [2023-05-18 15:56:56,154] [INFO] [config.py:959:print] communication_data_type ... None [2023-05-18 15:56:56,154] [INFO] [config.py:959:print] compression_config ... {'weight_quantization': {'shared_parameter...
I am trying to use DeepSpeed Inference with Diffusers on T4 GPU but it seems there is a triton error. Reported the bug on DeepSpeed for better tracking: microsoft/DeepSpeed#2702 import os, torch, diffusers, deepspeed hf_auth_key = os.get...
deepspeed: Optional[str]=field( default=None, metadata={"help":"Path to deepspeed config if using deepspeed. You may need this if the model that you want to train doesn't fit on a single GPU."}, ) per_device_train_batch_size: Optional[int]= field(default=4) ...
这里我们只使用了模型输出的一小部分数据进行训练, 这对forward 运算是坏的, 而对backward 运算是好的。我们观察到, 在我们基于deepspeed的实现下, forward 的batch size 可以开到 backward 的五倍左右, 所以我们认为一次推理的代价应该相对会小一些。 3.2 例子 ...
再次献上经典deepspeed的RLHF流程图: descript 众所知周,RLHF-PPO需要四个模型,那到底是哪四个模型,分别是干什么的,四个模型什么关系,如何将PPO应用到RLHF里面?不慌,一步一步看~ 本文主要基于开源代码LLM-turning进行学习。 2.1 step1:SFT 这一步不做过多介绍,基于问答对训练一个对话模型。可以使用开源模型,...
训练和推理容许使用不同的 Backend。如推理可以使用 PyTorch 或 vLLM 框架,训练后端可以选择 Megatron、DeepSpeed 或自研的框架。 还进行了各种优化,包括计算、通信和显存优化,以确保训练性能。 3、PAI-ChatLearn 训练核心流程 PAI-ChatLearn 训练核心流程如下,首先对 chatlearn 进行初始化,接着定义模型(RLHF 训练过...
DeepSpeed Chat支持多种规模的模型进行训练。在本实践中,我们推荐使用opt-1.3b模型进行Actor模型的训练,使用opt-350m模型进行Reward模型的训练。这些模型已经在Huggingface Models平台上开源,您可以直接下载并使用。 在下载模型后,请确保修改模型的config.json文件,将模型的路径设置为您本地的存储位置。 三、代码修改与配...