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-lmforward_backward_no_pipelining只有一个stage,会先异步执行num_mi…
DeepSpeed + Megatron-LM：强强联手 把 DeepSpeed 和 Megatron-LM 结合起来，那简直就是如虎添翼。DeepSpeed 负责优化性能，Megatron-LM 处理模型并行，两个一配合，训练超大模型就变得可行了。来看看怎么把这俩货整合到一起：import deepspeedfrom megatron import initialize_megatronfrom megatron.model import GPTModel...
训练完了模型，部署又是另一个坑。好在DeepSpeed和Megatron-LM在这方面也提供了不少支持。DeepSpeed提供了推理优化功能，可以显著提升推理速度和降低延迟。而Megatron-LM则支持模型并行推理，让你能够部署超出单卡显存的大模型。举个栗子，用DeepSpeed进行推理：import deepspeedmodel = MyModel()engine = deepspeed.init_...
回答:因为领导要用(划去,bushi)。 领导:回去好好调研一下,下周给大领导汇报 1.Megatron相比于DeepSpeed的特性 我们看一下BLOOM中对megatron+deepspeed的使用。 The Technology Behind BLOOM Training 千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术 如何使用 Megatron-LM 训练语言模型 容易得出,在BLOOM看来,tensor并行、Fused CU...
note 当前比较主流的一些分布式计算框架 DeepSpeed、Megatron 等,都在降低显存方面做了很多优化工作,比如:量化、模型切分、混合精度计算、Memory Offloa
简单理解，如果将Megatron-LM、Megatron-DeepSpeed、Pai-Megatron-Patch、NeMo等视为各种“Linux发行版”的话，那么Megatron Core就相当于“Linux Kernel”内核。作为一个完整和独立的产品，NVIDIA为Megatron Core设计了独立的技术路线图、提供了完善的技术文档、定期发布更新版本以及通过完整的CICD测试确保版本的稳定性等。...
MegatronGitHub仓库:https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM PyTorch官方文档:https://pytorch.org/docs/ 分布式训练相关论文和博客:如《DeepSpeed: System Optimizations Enable Training Deep Learning Models with Over 100 Billion Parameters》等。 结论 DeepSpeed和Megatron作为分布式训练框架的佼佼者,为大规模模型训练提...
本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分,第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型,第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2,由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分,主要是非常细致
我们很高兴地介绍由 DeepSpeed 和 Megatron 驱动的 Megatron 图灵自然语言生成模型( MT-NLG ),这是迄今为止训练过的最大和最强大的单片 transformer 语言模型,具有 5300 亿个参数。这是微软和 NVIDIA 共同努力的结果,旨在推动人工智能自然语言生成的最新发展。
Deepspeed,则是用了Zero零冗余优化的方法进一步压缩训练时显存的大小,以支持更大规模的模型训练。 2. 必要知识补充 2.1 模型是怎么训练的 我们想了解模型训练时分布式是如何进行优化的,那么知道模型是如何训练的就非常重要。我们以目前最广泛...