fsdp.fully_sharded_data_parallel import ( CPUOffload, BackwardPrefetch, ) from torch.distributed.fsdp.wrap import ( size_based_auto_wrap_policy, enable_wrap, wrap, ) 注意:本教程适用于 PyTorch 1.12 及更高版本。如果您使用的是早期版本,请将 size_based_auto_wrap_policy 的所有实例替换为 default...
我们将以下代码片段添加到一个名为“FSDP_mnist.py”的Python脚本中。 1.2 导入必要的包 注意 本教程适用于 PyTorch 版本 1.12 及更高版本。如果您使用的是早期版本,请将所有的 size_based_auto_wrap_policy 实例替换为 default_auto_wrap_policy。 # Based on:https://github.com/pytorch/examples/blob/master...
为了避免这种情况,您可以传入一个 fsdp_auto_wrap_policy,当满足指定条件(例如大小限制)时,将封装当前的 FSDP 单元并自动启动一个新的。这样,您将拥有多个 FSDP 单元,每次只需要一个 FSDP 单元收集完整参数。例如,假设您有 5 个 FSDP 单元,每个包含 20 个线性层。然后,在前向传播中,第一个 FSDP 单元将收集...
默认情况下,FSDP 分片策略被设置为完全分片模型参数,梯度和优化器状态在所有等级之间分片(也称为 Zero3 分片)。如果您希望使用 Zero2 分片策略,仅对优化器状态和梯度进行分片,FSDP 支持通过将分片策略传递给 FSDP 初始化来实现此功能,如下所示:“ShardingStrategy.SHARD_GRAD_OP”,而不是“ShardingStrategy.FULL_SHA...
Distributed Training with Uneven Inputs Using the Join Context Manager 教程介绍了如何使用通用的连接上下文管理器进行不均匀输入的分布式训练。 torch.distributed.FullyShardedDataParallel FullyShardedDataParallel(FSDP)是一种数据并行范例,它在每个 GPU 上维护模型参数、梯度和优化器状态的副本,将所有这些状态分片到数据...
本教程描述了 Join 上下文管理器,并演示了如何与 DistributedData Parallel 一起使用。 代码## 学习 FSDP 开始使用 FSDP 本教程演示了如何在 MNIST 数据集上使用 FSDP 进行分布式训练。 代码 FSDP 高级 在本教程中,您将学习如何使用 FSDP 对 HuggingFace(HF)T5 模型进行微调,用于文本摘要。 代码## 学习 DeviceMes...
使用Pytorch FSDP 训练 使用Deepspeed Zero 训练 结语 随着ChatGPT 的现象级走红,引领了AI大模型时代的变革,从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时,中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前也分享过一些国产 AI 芯片、使用国产 AI 框架 Mindformers 基于昇腾910训练大模型...
还将模型和优化器的状态也分散到各个 GPU 的内存中。虽然这种方法看起来很好,但 FSDP 增多了 GPU ...
如上所示,用 activation checkpointing 封装 FLAVA transformer 层,用 FSDP 封装整体模型,可以将 FLAVA 扩展到 100 亿参数。 实验 对于上文提到的不同优化方法,我们将进一步实验其对系统性能的影响。 背景介绍: 使用含 8 个 A100 40 GB GPU 的单节点 ...
在模块的正向和反向迭代过程中,FSDP 会根据计算需要对模型参数进行整合(使用 all-gather),并在计算后重新分片。它使用散射规约集合来同步梯度,以确保分片的梯度是全局平均的。FSDP 中模型的正向迭代和反向迭代流程如下: 使用FSDP 时要用 API 封装模型的子模块,从而控制某一特定子模块何时被分片或不分片。