下文主要记录一下megatron和deepspeed流水线切分方式,流水线切分主要围绕两个方面,分别是流水线如何调度,模型如何划分不同部分。 megatron-lm forward_backward_no_pipelining 只有一个stage,会先异步执行num_microbatches-1次前传,再最后统一执行一次前传同步。 forward_backward_pipelining_without_interleaving PipeDream-...
无意间翻到去年整理的几个主流 大模型训练框架的横向对比表格,还挺清晰,放在电脑里可惜了,发出来希望能帮到需要的人,哈哈。
[pytorch distributed] 张量并行与 megtron-lm 及 accelerate 配置 1576 -- 23:41 App [LangChain] 05 LangChain、LangGraph 结构化输出(Structured output),gpt-4o-2024-08-06 2814 -- 9:18 App [LLM 番外] 自回归语言模型cross entropy loss,及 PPL 评估 1426 -- 30:34 App Google NoteBookLM核心成...
例如,如果需要进行大规模的模型训练,且支持多节点训练,那么Megatron-LM可能是一个不错的选择。如果需要加速推理过程,那么FasterTransformer可能更适合。而如果需要在训练和推理方面都有所提升,那么DeepSpeed可能是一个更好的选择。总之,DeepSpeed、Megatron-LM和FasterTransformer是三个备受瞩目的深度学习库。它们在处理大规模...
Megatron-LM是NVIDIA开发的大规模语言模型训练框架,相比于DeepSpeed而言,具有更好的模型并行和流水线并行技术,但数据并行DeepSpeed更有优势。 2 预备知识 2.1 分布式并行策略 单卡可以完成训练流程的模型 数据并行(Data Parallel, DP):每个GPU都复制一份完整模型,但是数据是不同的,每个GPU数据加起来是一个完整的数据 ...
这是因为在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/scripts/pretrain_gpt2.sh里面打开了--checkpoint-activations,做了Activation Checkpoint。我们可以定位到这部分代码,在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/mpu/transformer.py:406-413: 在这里插入图片描述 可以看到现在对于每个Transformer层来说,都可以省掉内部Self-Attention和MLP做bac...
要使用DeepSpeed,我们需要更新utils.py,它是Megatron-LM GPT2保存和加载检查点的脚本。 创建一个新的函数 save_ds_checkpoint(),如下所示。新函数收集客户端模型状态,并通过调用DeepSpeed的 save_checkpoint() 将其传递给DeepSpeed引擎。 代码语言:javascript 复制 def save_ds_checkpoint(iteration, model, args): ...
[Blog]图解DeepSpeed-Ulysses&Megatron-LM TP/SP #127 Merged DefTruth merged 2 commits into main from add-blog Nov 12, 2024 Conversation 0 Commits 2 Checks 0 Files changed Conversation Owner DefTruth commented Nov 12, 2024 No description provided. DefTruth added 2 commits November 12, 2024...
Megarton-LM 性能分析. Dive Deep into the Performance Model of GPT-3 Training on Megatron-LM_ Storage, Computation, and Communication.pdf Megatron-Turing NLG 530B. https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerf...
高效性和经济性: 使用Megatron-LM中的并行技术训练LLaMA可以更快速且经济实惠。例如,在四台8xA100-80GB(with NVLink)上续训练一个自己的LLaMA-13b模型。对比使用DeepSpeed ZeRO2的HuggingFace版本;与使用DistributedOptimizer的Megatron-LLaMA版本。消费10B数据时,Megatron-LLaMA相比高度优化的HuggingFace LLaMA版本可以节约9.4...