最近对大模型的微调时使用Pytorch-Lightning(一个基于pytorch高级封装的训练框架)非常方便地就实现大模型的分布式训练。前期自己也踩了一些坑,于是写一个笔记分享给有同样需求的后来者、避免踩坑。 PL框架在它的stratey模块中封装好了不同的分布式实现方式dp、ddp、deepspeed等 大部分情况下甚至不需额外的修改任何代码就...
5、Step3:pytorch to deepspeed deepspeed的快速入门可以参考这里,里面利用cifar-10数据集搭建了一个deepspeed的训练框架。 CIFAR-10 Tutorial 那简而言之,在安装完deepspeed后,只需要走四步即可完成对之前pytorch版本模型的改造 1、让deepspeed做一些准备工作: import deepspeed deepspeed.init_distributed() 2、配置deepspe...
# train on 4 GPUstrainer=L.Trainer(devices=4,accelerator="gpu",)# train 1TB+ parameter models with Deepspeed/fsdptrainer=L.Trainer(devices=4,accelerator="gpu",strategy="deepspeed_stage_2",precision=16)# 20+ helpful flags for rapid idea iterationtrainer=L.Trainer(max_epochs=10,min_epochs=5,...
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...
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。
为了简化PyTorch的训练过程,**PyTorch Lightning**应运而生。同时,**Lightning**是一个用于简化深度学习实验、工程化与再现性的平台。接下来,我们将深入了解这两者之间的关系,并通过示例代码演示其基本使用。## 整体流程 python 深度学习 数据加载 pytorch deepspeed加速 Performance guide for PytorchPytorch version:...
最后,作者探索了在 Trainer 中使用深度学习优化库 DeepSpeed 以及多 GPU 策略的结果。首先必须安装 DeepSpeed 库: 接着只需更改一行代码即可启用该库: 这一波下来,用时 3.15 分钟就达到了 92.6% 的测试准确率。不过 PyTorch 也有 DeepSpeed 的替代方案...
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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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。