ArgumentParser(description='PyTorch T5 FSDP Example') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=4, metavar='N', help='input batch size for training (default: 64)') parser.add_argument('--test-batch-
简介大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。它还具有相当大的工程复杂性来处理这些非常大的模型的训练。 因此, PyTorch 官方提出了 FULLY SHARDED DATA PARALLEL(FSDP) 的概念,…
将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤中更新相应的参数片段。最后,在随后的前向传播过程中,它执行全局聚集操作来收集和组合更新的参数片段。 FSDP allreduce FSDP Allreduce ...
if __name__ == '__main__': # Training settings parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch T5 FSDP Example') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=4, metavar='N', help='input batch size for training (default: 64)') parser.add_argument('--test-batch-size...
ChatGPT掀起的大模型训练浪潮让不少同学都对训练大模型跃跃欲试,在找训练 baseline 的时候肯定发现大模型训练的 codebase 更倾向于用 DeepSpeed(MMEngine v0.8.0 也已经支持拉,一键切换,肥肠方便!) 、ColossalAI (MMEngine 下个版本也会支持!) 等大模型训练框架,而鲜有问津 PyTorch 原生的 FSDP (FullyShardedDat...
📚 The doc issue The function signature is optim_state_dict(model, optim, optim_state_dict=None, group=None) but the example is calling optim_state_dict = FSDP.optim_state_dict_to_load(optim_state_dict, model, optim) which passes the args...
module.py", line 1510, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1519, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/bstefaniak/fsdp_example.py", line 33, in ...
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 实现了 Optimizer + Gradient + Horizontal Model Sharding。 2.3 Optimizer State Sharding (OSS) 因为OSS是ZeroRedundancyOptimizer的源头,所以我们先看看其思路。OSS实现了与优化器内存相关的优化。像Adam这样的优化器通常需要保持动量、方差。即便可以使用FP16精度的参数和梯度进行训...
docs/source/perf: documentation about performance specific aspects of PyTorch/XLA such as:AMP,DDP,Dynamo, Fori loop,FSDP, quantization, recompilation, andSPMD docs/source/features: documentation on distributed torch, pallas, scan, stable hlo, and triton. ...
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型...