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DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性&#xff0…

解决deepspeed框架的bug：不保存调度器状态，模型训练重启时学习率从头开始

deepspeed存在一个bug，即在训练时不保存调度器状态，因此如果训练中断后再重新开始训练，调度器还是会从头开始而不是接着上一个checkpoint的调度器状态来训练。这个bug在deepspeed的github中也有其他人提出：https://github.com/mic…

deepspeed多机多卡并行训练指南

文章目录前言离线配置训练环境共享文件系统多台服务器之间配置互相免密登录pdsh多卡训练可能会碰到的问题注意总结前言我的配置： 7机14卡，每台服务器两张A800 问：为啥每台机只挂两张卡？ 答：给我的就这样的&#…

pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed模型训练

pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed（环境没搞起来）模型训练代码，并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用代码：pytorch_model_train FairScale（你真…

DeepSpeed：大模型训练框架 | 京东云技术团队

背景： 目前，大模型的发展已经非常火热，关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这…

基于DeepSpeed对 llama2-7b的LORA精调

DeepSpeed数据并行研究 1. 技术调研 a. DeepSpeed DeepSpeed是一个开源深度学习训练优化库，其中包含一个新的显存优化技术—— ZeRO（零冗余优化器）。该框架包含四个技术亮点： 用 3D 并行化实现万亿参数模型训练： D…

大模型并行训练指南：通俗理解Megatron-DeepSpeed之模型并行/数据并行

前言本文可以看做是本文《千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术，这是其英文原文》与相关论文的解读，但修正了部分细节错误，以及补充了大量的解释说明，使得其读起来一目了然、通俗易懂第一部分 BLOOM与其背后的Megatron-DeepSpe…

玩转deepspeed

DeepSpeed是微软推出的大规模模型分布式训练的工具，主要实现了ZeRO并行训练算法。本文是huggingface的DeepSpeed文档的笔记，做查询和备忘，初次学习建议结合原始文档食用。原始文档链接：deepspeed 一、DeepSpeed目前支持的功能 …

LLM - 大语言模型的分布式训练概述

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/136924304 大语言模型的分布式训练是一个复杂的过程，涉及到将大规模的计算任务分散到多个计算节点上。这样做的目的是为了处…

[深度学习]大模型训练之框架篇--DeepSpeed使用

现在的模型越来越大，动辄几B甚至几百B。但是显卡显存大小根本无法支撑训练推理。例如，一块RTX2090的10G显存，光把模型加载上去，就会OOM，更别提后面的训练优化。作为传统pytorch Dataparallel的一种替代，D…

封神榜系列模型基础环境(fengshenbang-LM-main),包括（deepspeed、jieba_fast）

0. 前言原文档安装教程 git clone https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM.git cd Fengshenbang-LM pip install --editable ./linux可以直接这样做；基于windows，基本都会失败建议先看requirement中需要安装py包，一个一个安装主…

deepspeed使用vscode进行远程调试debug环境配置与解读

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、vscode命令参数传递1、验证参数py文件 # 2、第一种vscode调用方法(launch.json配置)# 3、第二种vscode调用方法(launch.json配置)二、deepspeed运行py文件代…