全切片数据并行(Fully Sharded Data Parallel,简称为FSDP)是数据并行的一种新的方式,FSDP最早是在2021年在FairScale-FSDP中提出的,后来合入了PyTorch 1.11版本中。微软之前Deepspeed框架中提出过三种级别的ZERO算法,FSDP可以看成是ZERO-3的实现。 2. 详细介绍 传统的数据并行(DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参...
基于上面的考虑,FSDP 应运而生,虽然FSDP 受到ZeRO-DP启发,但是PyTorch的design确实更加精炼,易用,直接和pytorch的核心组件co-design, 代码设计简洁高效。deepspeed 因为是架构在pytorch之上的框架,其接口也依赖于pytorch,灵活和稳定性肯定还是pytorch 原生的更好一些。 What is FSDP? FSDP 全称 FullyShardedDataParallel,...
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...
英文原文: https://hf.co/blog/pytorch-fsdp原文作者: Sourab Mangrulkar,Sylvain Gugger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。
你可以使用PyTorch的torch.save函数来保存模型,然后在需要时加载并使用它。 结论 使用PyTorch的FSDP对Llama 2 70B这样的巨大模型进行微调是一项挑战,但也是非常有价值的工作。通过有效地利用分布式计算资源,我们可以加快训练速度,提高模型性能,并推动自然语言处理领域的发展。
PyTorch的FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是一种新颖的数据并行策略,源自FairScale-FSDP并集成至PyTorch 1.11,类似于微软Deepspeed中的ZERO-3。FSDP通过将模型参数、梯度和优化器状态切片,每个GPU仅存储部分信息,通过reduce-scatter和all-gather操作进行通信,实现高效的训练。它通过模型层的特殊封装,...
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...
fsdp实际上是zero系列的torch原生实现。优点是和torch结合的好,各种乱七八糟模块也可以用fsdp轻松实现大...
In this post we will look at Data Parallelism using ZeRO and more specifically the latest PyTorch featureFullyShardedDataParallel (FSDP).DeepSpeedandFairScalehave implemented the core ideas of the ZERO paper. These have already been integrated intransformersTrainer and accompanied by great blogFit Mo...
- 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...