(1)在InternStudio上,batch_size=1时,显存占用15G左右: (2)在WSL ubuntu 22.04环境上,batch_size=1时,24G显存占用17G左右: 在WSL ubuntu 22.04环境上,batch_size=2时,24G显存占用为20G左右: 在WSL ubuntu 22.04环境上,batch_size=3时,24G显存占用为23G左右: (2)在裸
在iter%gradient_accumulation_steps!=0时,会将梯度值不断累加到参数上,这样就相当于将batch_size扩大了gradient_accumulation_steps倍 learning_rate 学习率 训练将负梯度值乘以该值加到原参数上。换句话说,每次只将参数更新一个小幅度,避免向错误的更新方向移动太多。 一般LoRA的学习率可以比全参数训练的学习率稍...
在大模型微调中,batch_size是指每次迭代训练时输入模型的样本数量。比如per_device_train_batch_size=4,这块指定了在训练过程中,每个设备(如GPU)上的批次大小为4。这意味着在每次迭代中,每个GPU将处理4个训练样本。 它对模型训练的稳定性、速度和最终性能都有显著影响。如何选择合适的batch_size是模型训练过程中的...
减小批次大小（batch_size=2 → 1）开启梯度累积（gradient_accumulation_steps=4）使用DeepSpeed ZeRO-3优化 代码示例：DeepSpeed配置 注：本文代码基于PyTorch 2.0+和Transformers 4.30+版本，完整项目示例需配置至少16GB显存的GPU环境。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。本文来源：聚客AI学院（https://...
batch_size越大,并行计算消耗的显存越高。因此在低显存情况下,可以选用batch_size=1,gradient_accumulation_steps=16。训练会在iter%gradient_accumulation_steps==0时集中进行一次参数更新。在iter%gradient_accumulation_steps!=0时,会将梯度值不断累加到参数上,这样就相当于将batch_size扩大了gradient_accumulation_ste...
奖励模型的代码实现在training/utils/model/reward_model.py中。reward model的输出类似于回归任务,将大模型的输出,然后经过N ✖️ 1 的线性层,得到一个batch size ✖️ seq len ✖️ 1的输出。在训练过程中,使用到的loss是二元交叉熵,确保每个prompt 的 chosen分数都是要大于rejected。
经过一通分析后,我们发现,新的训练方式改变了短 answer 数据的 loss 占比,毕竟模型在计算 loss 的时候,是先算一个句子内每个 token 的 平均 loss,再算一个 batch_size 内的平均 loss。 分类任务的 answer 通常只有 1 个 token:不 concat 的时...
设置batch_size=32,max_seq_length = 128。 则输入ID: 模型的输入X。 'input_word_ids': <tf.Tensor: shape=(32, 128), dtype=int32, numpy= array([[ 101, 1996, 7235, ..., 0, 0, 0], [ 101, 2625, 2084, ..., 0, 0, 0], ...
这里我都使用的是一块卡,然后单线程运行,因此总共的batch_size分别是1x1、1x2(num_gpus x per_device_train_batch_size),较大的batch_size使得每次更新时,模型所计算的梯度更加稳定和准确。但是较小的batch_size每次更新的梯度可能受个别样本的影响较大,因此训练过程的噪声较多,可能导致模型在优化时偏离最优解,...
使用batch_size=64,minibatch_size=4的梯度累积,需要通过 accumulation_steps来缩放损失; 8位Adam优化器。 把以上方法全部利用起来,查看一下代码: 利用上述所有方法之后,在GPU上实现了对16GB的GPT-2-XL模型微调,绝了! 结论 在本博中,给出了高效使用内存的...