Note that, whenmodel.gradient_checkpointing_enableis commented out, the model will train fine on 2 gpus: $ accelerate launch --use_fsdp -m train_multi The following values were not passed to`accelerate launch`and had defaults used instead:`--num_processes`wassetto a value of`2`More than ...
self.register_buffer('target_label',torch.zeros(self.train_args.per_device_train_batch_size, dtype=torch.long)) def gradient_checkpointing_enable(self, **kwargs):self.hf_model.gradient_checkpointing_enable(**kwargs) def forward(self, ...
将模型中的线性层和嵌入层的权重进行初始化,初始化方式是从一个均值为 0、方差为 self.config.intializer_range 的正态分布中采样得到,偏置则初始化为零。 _set_gradient_checkpointing 方法用于设置是否启用梯度检查点技术。如果输入的模型是 Baichuan 开发的模型,则将 gradient_checkpointing 属性设置为指定的值。
🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters...
在这个例子中,首先定义了LlamaPreTrainedModel类作为 llama 模型的基类,它继承自PreTrainedModel。在这个基类中,我们指定了一些 llama 模型特有的属性,比如配置类LlamaConfig、模型前缀 model、支持梯度检查点(gradient checkpointing)、跳过的模块列表 _no_split_modules 等等。
from transformers import AutoModelForCausalLM, TraininArgumentsmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, use_cache=False, # False if gradient_checkpointing=True **default_args)model.gradient_checkpointing_enable()LoRA LoRA是微软团队开发的一种技术，用于加速大型语言模型的微调。他...
在这个例子中,首先定义了LlamaPreTrainedModel类作为 llama 模型的基类,它继承自PreTrainedModel。在这个基类中,我们指定了一些 llama 模型特有的属性,比如配置类LlamaConfig、模型前缀 model、支持梯度检查点(gradient checkpointing)、跳过的模块列表 _no_split_modules 等等。
['Dahoas/rm-static'], data_split='2,4,4', deepscale=False, deepscale_config=None, deepspeed=True, deepspeed_config=None, deepspeed_mpi=False, disable_dropout=False, enable_tensorboard=True, gradient_accumulation_steps=8, gradient_checkpointing=False, learning_rate=0.001, local_rank=4, lora_...
to True with an A100)fp16 = Falsebf16 = True# Batch size per GPU for trainingper_device_train_batch_size = 4# Number of update steps to accumulate the gradients forgradient_accumulation_steps = 1# Enable gradient checkpointinggradient_checkpointing = True# Maximum gradient normal (gradient ...
还通过 Gradient CheckPointing 和FlashAttention[76] 来解决内存压力。 多轮对话:调整训练损失 考虑多轮对话,并仅根据聊天机器人的输出进行微调。 通过Spot 实例降低成本:使用 SkyPilot[77] 托管点来降低成本。该解决方案将 7B 模型的训练成本从 500 美元削减至 140 美元左右,将 13B 模型的训练成本从 1000 美元...