ZeRO 优化,如果使用更高的阶段,可以降低训练速度,但减少内存使用。这里记录一下,如果没有任何优化,GPU 内存使用大约是 7.4 GB。 该模型的性能可以用 0.7 的准确率来衡量(如果允许更多的 epoch,几乎可以达到 0.9),还不错。 在PyTorch Lightning 中使用 Deepspeed 在PyTorch Lightning 中使用 Deepspeed 仍然是一个实...
Lightning 的核心指导原则是始终提供最大的灵活性,而不隐藏任何 PyTorch。 根据项目的复杂性,Lightning 提供 5 种额外的灵活性。 自定义训练循环 使用LightningModule 中提供的 20 多种方法(Hook)中的任何一个,在训练循环中的任何位置注入自定义代码。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classLitAuto...
继承pl.LightningModule定义模型。 classMyModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,targets=batchoutputs=self(inputs)loss=nn.MSELoss()(outputs,targets)...
Sharded Training是基于微软的ZeRO研究和DeepSpeed库。 它显著的效果,就是让训练大模型变得可扩展和容易。 否则,这些模型就不适合在单个GPU上使用了。 而在Pytorch Lightning的1.2版本中,便加入了对Shared Training的支持。 虽然在小哥的实验过程中,并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。 但他认为,这种方法在其...
分片训练基于微软的 ZeRO 研究和 DeepSpeed 库,这使得训练大型模型具有可扩展性和简单性。这是通过使用各种内存和资源间通信优化来实现的。实际上,分片训练可以训练大型模型,否则这些模型将不适合单个 GPU 或在训练和推理期间使用更大的批次大小。 PyTorch Lightning 在其 1.2 版本中引入了对分片训练的支持。在我们的...
针对使用 FSDP 或 DeepSpeed 训练的大参数模型,就不应使用trainer.init_module()了。对应的,为了加快大参数模型加载速度、减少内存消耗,在编写 LightningModel 时要把模型参数写到def configure_model(self)方法中。 设置所有随机数种子# lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的...
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使用PyTorch的第一个项目是搭建一个卷积神经网络在Fashion-MNIST数据集上来进行图像分类。 这个数据集包含了60000个训练样本二,十个衣服的分类 lesson3 PyTorch install - Quick and Easy 首先安装Anaconda科学套件组,然后登录PyTorch的官网根据自己的develpoment environment来选择PyTorch的版本。无需额外另装cuda,它将会和...
想要实现分布式数据并行,可以通过 DistributedDataParallel 来实现,只需修改一行代码就能使用 Trainer。 经过这一步优化,在 4 个 A100 GPU 上,这段代码运行了 3.52 分钟就达到了 93.1% 的测试准确率。 DeepSpeed 最后,作者探索了在 Trainer 中使用深度...
PyTorch Lightning 结合 DeepSpeed 训练保存的 checkpoint 文件如何转换为模型 bin 文件 非常感谢封神榜之前在#111和#123提供的帮助,我们现在已经成功完成一个对Wenzhong2.0-GPT2-3.5B-chinese模型的领域微调,但是模型保存的结果似乎并不是预想中的一个文件,而是checkpoint。