研究者首先进行实验来比较 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的性能，二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术（比如 ZeRO）。他们使用的序列长度为 350，并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小，从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示，以训练吞吐量（tokens / 秒）和...
DeepSpeed-Chat介绍 项目结构 step1_supervised_finetuning 自定义Train过程 微调数据处理 模型微调过程 总结 系列文章: KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (1) : 模型下载 KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (2) : 运行一下llama2 KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (3) - Lora微调 背景 在上一篇lora微调LLM文章...
DeepSpeed 的训练速度优势主要归因于其数据并行训练的效率。但是,同等批量大小下,DeepSpeed 相较于基于张量并行的 Megatron-LM 消耗更多 GPU 内存。 ▲ Megatron-LM与DeepSpeed比较 3.2 不同GPU平台的扩展效率 基于DeepSpeed 和量化技术研究不同硬件平台的扩展效率,结果表明:A800 平台几乎实现了线性扩展;而 RTX4090 和 ...
LLaMA-Efficient-Tuning 框架支持 deepspeed 集成,在训练开始前输入 accelerate config 进行设置,根据提示选择 deepspeed zero stage 3,因为是 6 卡总计 144G 的 VRAM 做 lora 微调,offload optimizer states 可以选择 none, 不卸载优化器状态到内存。 offload parameters 需要设置为 cpu,将参数量卸载到内存中,这样内...
研究者首先进行实验来比较Megatron-LM和 DeepSpeed 的性能,二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术(比如 ZeRO)。 他们使用的序列长度为 350,并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小,从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示,以训练吞吐量(tokens / 秒)和消费级 ...
deepspeed开启ZeRO3的情况下,可以将内存“虚拟化”为显存,在训练时,不将整个模型加载到显存中,而是将当前正在训练的部分加载进去(通常是逐层Transformer模块的形式)。 当设备的内存达到2TB时,则可实现70B级别模型的全量微调,且只需要3090显卡(甚至只需要一张!),且在单节点情况下,增加显卡可以使训练速度呈线性增长。
研究者首先进行实验来比较 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的性能,二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术(比如 ZeRO)。 他们使用的序列长度为 350,并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小,从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示,以训练吞吐量(tokens / 秒)和消费级...
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 对于函数调用,因为后续会进行 qlora 微调,所以直接采用 huggingface 上开源函数调用数据集 [3] 中的 prompt 样式。请参见下文。 指令数据集准备 3.1 数据来源 拆任务模型:Marcoroni-70B 采用的是 alpaca 的提示模板。该模型在 Llama2 70B 上进行指令微调,为和原始模型的模板...
研究者首先进行实验来比较 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的性能,二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术(比如 ZeRO)。 他们使用的序列长度为 350,并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小,从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示,以训练吞吐量(tokens / 秒)和消费级...
研究者首先进行实验来比较 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的性能,二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术(比如 ZeRO)。 他们使用的序列长度为 350,并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小,从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示,以训练吞吐量(tokens / 秒)和消费级...