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…
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
Megatron-lm 适配了deepspped ZeRO 1 分布式优化器,把优化器状态分片到各个数据并行进程中,进一步减少显存占用。这个笔记简单的学习下混合精度,deepspeed的ZeRO优化器,最后带出megatron-lm中适配的ZeRO 1 分布式优化器。 显存占用分布 若为了省下训练过程中的显存,需要先了解使什么占用了显存。 模型训练过程中的显存占用...
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。
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。
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...
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。
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。
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/03_multi_4090s_transformers.ipynb, 视频播放量 4983、弹幕量 2、点赞数 81、投硬币枚数 26、收藏人数 106、转发人数 5, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五