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...
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...
Pytorch Lightning是一款基于Pytorch的轻量级高级计算框架,相较于Pytorch而言最大特征是简洁易用,相当于Pytorch版本的Keras框架。 地址:https://www.pytorchlightning.ai/ Libtorch Libtorch可以看作是C++版本的PyTorch,在Python环境下对训练好的模型进行转换之后,我们需要C++环境下的PyTorch来读取模型并进行编译部署。这种C++...
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，这种方法在其它...
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。
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...
无需额外另装cuda,它将会和PyTorch一起安装。 验证PyTorch是否安装成功 1.To use PyTorch we import torch 2. To check the version, we use torch.version 3. to verity our GPU capabilities,we use torch.cuda.is_avaliable() 4. To check the cuda version torch we use torch.version.cuda lesson4 ...
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。
DeepSpeed DeepSpeed是一个深度学习优化库,它使分布式训练变得容易和高效。 地址:https://www.deepspeed.ai/ Flair Flair是一款非常容易上手的PyTorch NLP SOTA框架。 地址:https://github.com/flairNLP/flair ParlAI ParlAI是一款跨多个任务共享,训练和评估对话模型的一体化的机器学习平台。
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。