梯度检查点(gradient checkpointing)的工作原理是从计算图中省略一些激活值(由前向传播产生,其中这里的”一些“是指可以只省略模型中的部分激活值,折中时间和空间,陈天奇在它的论文中Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost使用了如下动图的方法,即前向传播的时候存一个节点释放一个节点,空的那个等需要用的时...
并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。
PyTorch 节省显存的策略包括: 混合精度训练大 batch 训练或者称为梯度累加gradient checkpointing 梯度检查点1 混合精度训练混合精度训练全称为 Automatic Mixed Precision,简称为 AMP,也就是我们常说的 FP16。…
GradientCumulativeOptimizerHook 中,和 AMP 实现一样是采用 Hook 实现的。使用方法和 AMP 类似,只需要将第一节中的 Fp16OptimizerHook 替换为 GradientCumulativeOptimizerHook 或者 GradientCumulativeFp16OptimizerHook 即可。其核心实现如下所示: @HOOKS.register_module() class GradientCumulativeOptimizerHook(OptimizerHo...
本章内容分四个部分讲,fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于 pytorch==1.2.0, transformers==3.0.2 python==3.6 pytorch 1.6+的版本有自带amp模式,这里暂时先不讨论,后期再做补充。 一、fp16和fp32 先说说fp16和fp32,当前的深度学习框架大都采用的都是fp32来进行...
PyTorch 提供了很多调试工具，例如 autograd.profiler、autograd.grad_check、autograd.anomaly_detection。请确保当你需要调试时再打开调试器，不需要时要及时关掉，因为调试器会降低你的训练速度。 14. 使用梯度裁剪 关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题，已经有一些实验和理论证实，梯度裁剪（gradient = min(gradient, ...
使用qwen1.5-14B、baichuan2-13B进行训练时，为降低显存消耗及避免NPU OOM情况，请开启gradient_checkpointing和offload功能。qwen1.5-14B 启动脚本与baichuan2-13B类似。torchrun --nproc_per_node=8 --master_port=29001 train.py \ --model_name_or_path /workspace/model/Qwen1.5-14B-Chat/ \ --data...
【(PyTorch)用Gradient checkpointing技术降低GPU内存开销】’pytorch-checkpoint' by Huiyu Wang GitHub: http://t.cn/EtGFDpK
滚动鼠标将页面下拉,取消选中Gradient Checkpointing。 在Optimizer中选择Torch AdamW,Mixed Precision选择fp16或者no,Memory Attention选择xformers或者no,当Mixed Precision选择fp16时,才能选择xformers。 选择训练数据集。 在Input区域的Concepts页签下,在Dataset Directory中填入云服务器ECS...
PyTorch节省显存的策略包括：混合精度训练大 batch 训练或者称为梯度累加gradient checkpointing梯度检查点1...