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…
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...
而前面提到的Megatron-LM是一个开源的轻量级大模型训练加速框架，也是当前非常流行的大模型训练框架之一，特别是其中的4D并行计算技术已经成为大模型训练的标准范式之一，Megatron-DeepSpeed和Pai-Megatron-Patch等都是从Megatron-LM衍生出来的大模型训练方案。如今，NVIDIA还将Megatron-LM的核心功能进一步抽取为Megatron Core。
然后是考虑数据并行和流水线并行,我们将 0、1 两层和 2、3 两层分别置于不同的 Node,因为流水线并行的通讯量相对较少,可以将其分别放在两个 Node。 5.2 DeepSpeed 想要很好地理解 DeepSpeed,请一定复习一下之前提到的模型训练的流程和...
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...
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。
[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...
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
在深度学习领域,DeepSpeed、Megatron-LM和FasterTransformer是三个备受瞩目的库。它们在处理大规模模型训练、推理加速等方面具有显著优势。本文将深入探讨这三个库的特点和实际应用,为读者提供有关深度学习库的最新动态和实际应用建议。
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 ...