zero_to_fp32.py zero_to_fp32.py文件 Thezero_to_fp32.pyscript is typically used in the context of training deep learning models using mixed precision, particularly with libraries like Microsoft's DeepSpeed. The script converts a model's checkpoint saved in mixed precision format to the standa...
是从优化器状态上读取fp32原始权重(因为直接保存的权重可能是bf16),然后再还原回完整模型权重。 中间可能有注意不到的精度误差。 发布于 2025-02-13 20:19・IP 属地浙江 deepspeed 深度学习(Deep Learning) 分布式训练 赞同1添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective. - DeepSpeed/deepspeed/utils/zero_to_fp32.py at b647fb2470f8f6fefe5cab0ea84a2d89696eb898 · deepspeedai/DeepSpeed
当你保存checkpoint时,zero_to_fp32.py脚本会自动生成。注意:目前该脚本使用的内存(通用RAM)是最终checkpoint大小的两倍。 或者,如果你有足够的CPU内存,并且想要将模型更新为其fp32权重,您可以在训练结束时执行以下操作: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from deepspeed.utils.zero_to_fp32 impo...
如果你想获取fp32权重,我们提供了一种特殊的脚本,可以进行离线合并。它不需要配置文件或GPU。以下是其使用示例: $ cd /path/to/checkpoint_dir $ ./zero_to_fp32.py . pytorch_model.bin Processing zero checkpoint at global_step1 Detected checkpoint of type zero stage 3, world_size: 2 ...
99 changes: 83 additions & 16 deletions 99 deepspeed/utils/zero_to_fp32.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -21,7 +21,9 @@ import math import os import re import gc import json import numpy as np from tqdm import tqdm from collections import OrderedDict fro...
当你保存 checkpoint 时,zero_to_fp32.py脚本会自动生成。注意:目前该脚本使用的内存(通用 RAM)是最终 checkpoint 大小的两倍。 或者,如果你有足够的 CPU 内存,并且想要将模型更新为其 fp32 权重,您可以在训练结束时执行以下操作: fromdeepspeed.utils.zero_to_fp32importload_state_dict_from_zer...
$ ./zero_to_fp32.py . pytorch_model.bin Processing zero checkpoint at global_step1 Detected checkpoint of type zero stage 3, world_size: 2 Saving fp32 state dict to pytorch_model.bin (total_numel=60506624) 当你保存checkpoint时,zero_to_fp32.py脚本会自动生成。注意:目前该脚本使用的内存(通...
[ves/No]:How many cPu(s) should be used for distributed trainine? [1]:2Do you wish to use FPlG or BFlG (nixed precision)? bf16accelerate configuration saved at /root/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml 3. Copy the file to the current path ...
FP16 正常模型所使用的参数是Float浮点数类型,长度为4个字节,也就是32位。在一些不太需要高精度计算的应用中,比如图像处理和神经网络中,32位的空间有一些浪费,因此就又出现了一种新的数据类型,半精度浮点数,使用16位(2字节)来存储浮点值,简称FP16。