FSDP计算过程 FSDP 系统设计 pytorch fsdp 代码实现 实践 介绍 FSDP 全称FullyShardedDataParallel,是Meta 提出的一个针对LLM 训练的解决方案,它是一个数据并行的策略,通过对模型参数(parameters), 梯度(gradients) 和优化器状态(optimizer states) 在多gpu上切分实现并行 FSDP
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,…
FSDP作为PyTorch中的一种高级数据并行策略,为大规模模型训练提供了强有力的支持。通过分片技术,FSDP能够显著降低单个GPU的内存占用,提升训练效率。同时,FSDP还支持灵活的分片策略和内部优化技术,能够根据硬件环境和模型特性进行定制和优化。希望本文能够帮助读者深入理解FSDP数据并行技术,并在实际应用中取得良好的效果。相关...
英文原文: https://hf.co/blog/ram-efficient-pytorch-fsdp原文作者: Sourab Mangrulkar，Sylvain Gugger，Lewis Tunstall，Philipp Schmid译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。FSDP MFU (Model FLOPS Utilization) 相关...
Accelerate 🚀: 无需更改任何代码即可使用 PyTorch FSDP 我们以基于 GPT-2 的 Large (762M) 和 XL (1.5B) 模型的因果语言建模任务为例。以下是预训练 GPT-2 模型的代码。其与 此处 的官方因果语言建模示例相似，仅增加了 2 个参数 n_train (2000) 和 n_val (500) 以防止对整个数据集进行预处理/训练...
简介:本文将介绍如何使用 PyTorch FSDP(Formally-Stabilized Data Parallelism)来微调大规模语言模型如 Llama 2 70B,从而提高训练效率和灵活性。我们将详细解释 FSDP 的工作原理,以及如何将其应用于 Llama 2 70B 的训练中。通过 FSDP,您可以享受到可扩展性、容错性和高效的分布式训练。此外,我们还提供了源码示例,帮助...
DP、DDP、FSDP数据并行原理! 数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作,而是对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。而PyTorch原生支持数据并行DP、分布式数据并行DDP、全切分数据并行FSDP 3种不同的数据并行操作,三种数据并行DP之间有什么不同呢?他们的核心原理又是什么呢? 展开更多...
第一步:安装PyTorch FSDP 要开始使用PyTorch FSDP,首先需要安装PyTorch和FSDP库。可以使用以下命令安装最新版本的PyTorch: pip install torch 接下来,使用以下命令安装FSDP库: pip install fsdp 确保按照官方文档更新并安装所需的依赖项。 第二步:导入必要的库 在Python脚本或Jupyter Notebook中,需要导入必要的库以使用...
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 分类: Pytorch 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 58 关注- 4 会员号:3720 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 主节点,节点编号node_rank,全局进程编号rank,局部进程编号,全局总进程数world_size » 下一篇: ...
- 使用PyTorch FSDP可以最大化训练吞吐量。 - 使用FSDP进行预训练,训练了一个7B模型,每秒3700个标记/每个GPU的训练速度,或者每天在128个A100 GPU上训练400B个标记。 - FSDP在512个GPU上实现了近线性扩展。 - IBM研究人员训练了一个Meta Llama 2 7B架构的模型,称为LlamaT(est),在各种学术基准测试中展示了与Ll...