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…
大家好,赶在节前把MoE的原理篇和源码篇一起出完,这次,没人能再喊我鸽王了吧!! 在这篇文章中,我们会先介绍deepspeed moe并行训练实现,然后引入Megatron moe并行训练做对比,涉及到的git仓库有:Megatron-Dee…
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。
Megatron-LM是由NVIDIA应用深度学习研究团队研发的大规模Transformer语言模型训练框架。它支持模型并行(张量并行、序列并行与流水并行)与多节点预训练(multi-node pre-training)。这意味着Megatron-LM可以处理大规模的模型,并支持多节点训练,进一步提高模型的准确性和效率。目前,Megatron-LM已经支持BERT、GPT和T5模型等多种...
DeepSpeed官方网站:https://www.deepspeed.ai/ 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。
这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM GPT2 ,Zero零冗余优化器技术,ZeRO-Offload技术。关于DeepSpeed 的Zero和ZeRO-Offload的技术原理大家也可以查看图解大模型训练之:数据并行下篇(ZeRO,零冗余优化) 这篇文章,文章里面对内存的计算和通信量的分析都很棒。
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...
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。
开启DeepSpeed¶ 为了用上 DeepSpeed 需要更新三个文件: -arguments.py: 参数配置文件 -pretrain_gpt2.py: 训练的主入口点 -utils.py: 模型保存和加载工具 参数解析¶ 第一步是在arguments.py中使用deepspeed.add_config_arguments()将 DeepSpeed 参数添加到 Megatron-LM GPT2 模型中。