FSDP2 简化了API 界面 背景知识 PyTorch官方文档 torch.distributed.fsdp.fully_shard - PyTorch 2.6 documentation ZeRO:一种去除冗余的数据并行方案 - 牛犁heart - 博客园 在混合精度场景下,以参数量为Ψ 的模型和Adam Optimizer为例,Adam需要保存: Float16 的
FSDP2中FP8训练,将不同GPU中的分片参数在FP8下做计算,并利用allreduce获取全局最大中科做scale计算。 TP/SP中FP8训练,支持将DTensor转换为FP8张量,并提供专门的FP8 TP和异步TP。 好的系统需要提供好的监控、debug工具。meta中的flight recorder诊断工具特别适用于调试分析诊断大规模分布式训练中出现的问题。同时对MFU...
• 启用XPU设备上的FSDP2 • 增强反向传播后条件的鲁棒性 • 在FSDP2库代码中启用MTIA设备 • 避免在inference_mode时重置all_gather_output的版本计数器 • 支持FSDP2忽略部分参数 • 在XPU设备上启用FSDP相关测试 • 启用HPU设备上的FSDP2 ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [FSDP2] Move to public `torch.distributed.fsdp` · pytorch/pytorch@0c2e91a
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [FSDP2] Move to public `torch.distributed.fsdp` · pytorch/pytorch@b64a537
高效的分布式训练:Torchtune支持多种并行训练方式,如数据并行、模型并行、流水线并行等。特别地,Torchtune针对LLM微调实现了Fully Sharded Data Parallel v2 (FSDP2),可以显著地加速大规模模型的训练速度,并减少显存占用。 基于配置文件的任务管...
微调:联合torchtune,将FSDP2 LoRA/QLoRA方案投入使用,以及支持模型状态字典的NF4量化 推理:PP和DP已经成为分布式API的核心,下一步需要关注torchtitan的分布式推理,支持大模型PP+异步TP方式,将给出案例展示 文档中还提到,会将HuggingFace的推理API...
微调:联合 torchtune,将 FSDP2 LoRA / QLoRA 方案投入使用,以及支持模型状态字典的 NF4 量化 推理:PP 和 DP 已经成为分布式 API 的核心,下一步需要关注 torchtitan 的分布式推理,支持大模型 PP + 异步 TP 方式,将给出案例展示 文档中还提到,会将 HuggingFace 的推理 API 从 PiPPy 迁移到 PyTorch(由 Hugging...
微调:联合torchtune,将FSDP2 LoRA/QLoRA方案投入使用,以及支持模型状态字典的NF4量化 推理:PP和DP已经成为分布式API的核心,下一步需要关注torchtitan的分布式推理,支持大模型PP+异步TP方式,将给出案例展示 文档中还提到,会将HuggingFace的推理API从PiPPy迁移到PyTorch(由HuggingFace完成)。
高效的分布式训练:Torchtune支持多种并行训练方式,如数据并行、模型并行、流水线并行等。特别地,Torchtune针对LLM微调实现了Fully Sharded Data Parallel v2 (FSDP2),可以显著地加速大规模模型的训练速度,并减少显存占用。 基于配置文件的任务管理:Torchtune使用YAML格式的配置文件来管理微调任务的参数和流程。用户可以通过...