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…
按照Megatron的说明(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM#collecting-gpt-webtext-data)下载webtext数据,并在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data( 在最新版本的DeepSpeedExamples中可以放置在/home/zhangxiaoyu/DeepSpeedExamples/training/megatron)下放置一个符号链接。 运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 对于单块GPU: ...
[1]: lDo you want to use gradient clipping? [yes/No]: NoDo you want to enable 'deepspeed. zero. init' when using ZeR0 Stage 3 for constructing massive models? [yes/No]: NoDo you want to enable Mixture of-Experts training (MoE)? [ves/No]:How many cPu(s) should be used for dis...
其中,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,为深度学习领域的发展做出了重要贡献。DeepSpeed是由Microsoft推出的深度学习库,旨在加速大规模模型的训练和推理。DeepSpeed的创新之处在于其张量并行(TP)和流水线并行(PP)技术。TP允许多个进程同时...
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。
按照Megatron 的说明(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM#collecting-gpt-webtext-data)下载 webtext 数据,并在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data( 在最新版本的 DeepSpeedExamples 中可以放置在/home/zhangxiaoyu/DeepSpeedExamples/training/megatron) 下放置一个符号链接。
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,主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2训练流程碰到的一些问题和...
比如英伟达的Megatron-LM使用了3种方法:数据并行、流水并行和张量并行。因此这种模式也被称为三维并行。微软的DeepSpeed调用Megatron-LM作为并行基础。 而Colossal-AI能将系统的并行维度,一下子拉升到6维—— 在兼容数据并行、流水并行的基础上,基于该项目团队自研的2维/2.5维/3维张量并行方法,以及序列并行实现。 其...
(megatron-lm、apex、deepspeed) 29:34 [显卡环境] CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制显卡可见性 03:22 [linux tools] tmux 分屏(终端复用器) 06:18 [显卡驱动] lspci 显卡是否在槽位,显卡基本信息 05:59 [A100 01] A100 服务器开箱,超微平台,gpu、cpu、内存、硬盘等信息查看 22:18 [A100 02] GPU 服务器压力...
我们将分解在此框架中训练 GPT2 模型的不同步骤，包括:环境设置数据预处理训练将模型转化为 🤗 Transformers 为什么选择 Megatron-LM?在进入训练细节的讲解之前，让我们首先了解是什么让这个框架比其他框架更高效。本节的灵感来自这篇关于使用 Megatron-DeepSpeed 进行 BLOOM 训练的精彩 博客，请参阅该博客以获取更多...