Recomputation如何降低大语言模型训练中的激活内存。...图1显示了从220亿参数到1万亿参数的四种模型配置所需的内存（模型配置的详细信息在表3中提供）。...为了平衡内存节省和计算开销，理想情况下应该只checkpointing足够的激活，以允许给定的模型并行配置在设备内存的限制下进行训练。...序列并行性提供的内存节省使得许多更多的配置能够在无需重计算的情况下进行训练，但大型模型的最佳模型并行配置通常仍需要保存和重计算一些激活。...这种方法对大型模型的扩展性不是很好；例如，在训练MT-NLG时，每个设备只有三层，限制了你在内存与计算之间平衡的粒度。
图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。目前在深度学习训练领域，尤其是在稠密模型训练场景（NLP、CV等），RDMA已经是大规模分布式训练的标配。...然而，在大规模稀疏模型的训练中，开源系统对于RDMA的支持非常有限，TensorFlow Verbs[4]通信模块已经很长时间没有更新了，通信效果也并不理想，我们基于此之上进行了很多的改进工作。...以Adam优化器为例，需要创建两个slot，以保存优化中的动量信息，它的Shape与Embedding相同。在原生优化器中，这两个Variable是单独创建的，并在反向梯度更新的时候会去读写。...在实施过程中的ExchangeManager不仅负责了Embedding参数和梯度的交换，还承担了元数据复用管理的职责。例如Unique等算子的结果保存，进一步降低了重复计算。
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。...有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...根据我们的初始权重初始化，我们的 Agent 最终应该以大约 200 个训练循环解决环境，平均奖励 1200。OpenAI 的解决这个环境的标准是在超过 100 次试验中能获取 1000 的奖励。...更优的 Actor-Critic 方法、 A3C 或者 PPO，这些都是推动策略梯度方法进步的基石。增强模型不考虑状态转换，操作值或 TD 错误，也可以用于处理信用分配的问题。
在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...训练架构】 在整个训练过程中，我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP的实现方案： 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说，模型CheckPoint的读写是训练过程中的关键路径...在训练过程中，模型每完成一个 epoch迭代就有需要对CheckPoint进行保存。在这个CheckPoint保存过程中，GPU算力侧需要停机等待。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。...客户端删除文件日志】 四、海量弹性的容量空间 为了支撑大模型训练的需要，文件存储通常提供PB级别的可容容量来支撑并发的训练任务以及保存历史CheckPoint的需求。
本文通过简单kaldi源码，分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。...在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射...后面在进行神经网络的训练时会使用该拓扑对特征向量进行变换，最终的神经网络输入维度为440。...训练前： 训练GMM-HMM模型，聚类，并得到音素（或状态）的后验。...解码时，用训练好的DNN-HMM模型，输入帧的特征向量，得到该帧为每个状态（对应pdf）的概率。 ? 其中 x_t 对应t时刻的观测值（输入），q_t=s_i 即表示t时刻的状态为 s_i。
其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。...那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？ 本文将从硬件架构、计算能力、软件支持和成本等方面进行全面分析。...软件支持 图形显卡 驱动和库：通常只支持基础的CUDA和cuDNN库。 优化：缺乏针对模型训练的软件优化。 专业级GPU 驱动和库：全面支持CUDA、cuDNN以及其他深度学习库。...优化：专门针对模型训练进行了软件层面的优化。 成本 图形显卡通常价格更低，但在模型训练方面，其性价比通常不如专业级GPU。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势，但在模型训练方面，专业级GPU由于其强大的计算能力、优化的软件支持和专为大规模数据处理设计的硬件架构，通常能提供更高的性能和效率。
ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...保存模型的拟合度不仅使能够在以后的生产中使用它，而且甚至可以通过加载最新的模型权重从上次中断的地方继续进行训练！ 在这个特定的笔记本中，需要将原始图像添加到/ data / test目录。...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。 对于BCCD，输出如下所示： 模型在10,000个纪元后表现不错！...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。
背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。...原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。...本质上保存的权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.在单卡环境下，用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数，灵活。...GPU训练网络保存模型的区别 测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4 在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】： gpu_ids = [0,...GPU测试，因此在保存模型时应该把module层去掉。
Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...长期训练制度 在这种类型的训练体系中，你可能希望采用与常规机制类似的策略：在每一个n_epochs中，你都可以节省多个检查点，并在你所关心的验证度量上保持最佳状态。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...最后，我们已经准备好看到在模型训练期间应用的检查点策略。
在具体任务中，研究者们可以使用预训练模型的权重作为初始化参数，然后在少量标注数据上进行微调，以适应具体任务的要求。这种迁移学习的方式显著降低了在特定任务上的数据需求，提高了模型的泛化能力。4....预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型在情感分析应用中具有广泛的实用性。...预训练模型在语义理解中的应用6.1 语义相似度计算预训练模型在语义相似度计算任务中有出色表现。通过输入两个句子，模型可以计算它们在语义上的相似度，为信息检索等任务提供支持。
我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...生成的历史记录现在有了val_F1_1等元素。 这样做的好处是，我们可以看到各个批次是如何训练的 ? 我们看到class 6的训练非常糟糕，验证集的F1值为。
另外还有RReLU和PReLU，RReLU是通过在训练期间，每次给α设定一个给定范围的随机值，而在测试集上，使用前面随机α的均值来预测。这样也能够表现很好，并且还有用于减少过拟合风险的正则化作用。...ELU在z < 0处，拥有非零梯度值，这很好的避免了神经元在训练中死去的问题 ELU函数处处可导，即使是在z = 0处，这避免了函数在z = 0左右出现跳动，能够很好的加速梯度下降 ELU由于使用指数运算...2.2 复用tensorflow模型 前面训练模型时，我们用restore将模型进行了保存。 ?...但是我们通常只想复用原模型中的部分内容，一个简单的方法是配置Saver只保存原模型部分变量，例如下面只保存隐藏层的1，2，3层。 ?...最后我们重新开启一个session，并初始化所有变量，restore需要的1到3隐藏层的变量，利用这些变量在新任务上训练模型并保存。
该技术包括在每层的激活函数之前在模型中添加操作，简单地对输入进行zero-centering和规范化，然后每层使用两个新参数（一个用于尺度变换，另一个用于偏移）对结果进行尺度变换和偏移。...使用 TensorFlow 实现批量标准化 TensorFlow 提供了一个batch_normalization()函数，它简单地对输入进行居中和标准化，但是您必须自己计算平均值和标准差（基于训练期间的小批量数据或测试过程中的完整数据集...集合中，并且您需要在训练期间明确地运行这些操作（请参阅下面的执行阶段） 我们不需要指定scale = True，因为这是默认值。...然后，我们开始一个会话并初始化模型中的所有变量，然后从原始模型的层 1 到 3中恢复变量值。最后，我们在新任务上训练模型并保存。 任务越相似，您可以重复使用的层越多（从较低层开始）。...首先看看显然是在你自己的模型目录。 这是保存所有模型并组织它们的一个很好的理由，以便您以后可以轻松地检索它们。 另一个选择是在模型动物园中搜索。
2.1 训练阶段的内存需求 在模型训练期间，主要体现为模型状态和激活过程对内存的存储需求。模型状态包括由优化器状态、梯度和参数组成的张量。...激活过程中包括在正向通道中创建的任何张量，这些张量是在反向通道中梯度计算所必需的。...在训练的任何时候，对于每个模型参数，总是需要有足够的 GPU 内存来存储: 模型参数复制的字节数x 梯度复制的字节数y 优化器状态一般为12个字节，主要是参数、方差等的拷贝，会将所有优化器状态保存在 FP32...反向传播过程需要存储用于梯度计算的中间值，这些中间值用于在训练期间更新模型的权重。与推理相比，这增加了大量的内存负担。...其中， Model’s parameters in billions 是以B为单位的模型参数数量； 18是训练期间不同组件的内存占用因子； 1.25 代表了激活过程所需的内存数量因子，激活是随着模型处理输入数据而变化的动态数据结构
任何被输入到a和b的值都会相加并储存到c中。这就是TensorFlow的工作原理。用户通过占位符和变量来定义模型（神经网络）的抽象表示。然后占位符用实际数据“填充”，并发生实际计算。...占位符用于在图中存储输入数据和目标数据，而向量被用作图中的灵活容器在图形执行过程中允许更改。权重和偏置被表示为向量以便在训练中调整。向量需要在模型训练之前进行初始化。稍后我们会详细讨论。...优化器 优化器是在训练期间调整网络的权重和偏置向量的必要计算。这些计算调用了梯度计算，它们指示训练期间权重和偏置需要改变的方向，以最小化网络的损失函数。...在小批量训练期间，从训练数据中抽取n = batch_size随机数据样本并馈送到网络中。训练数据集被分成n / batch_size个批量按顺序馈入网络。此时的占位符，X和Y发挥作用。..._=1 我们可以看到网络很快适应时间序列的基本形状，并继续学习更精细的数据模式。这也对应于在模型训练期间降低学习速率的Adam学习方案，防止错过优化最小值。
对于每个子区域，层执行一组数学运算，以在输出特征图中产生单个值。卷积层通常将 ReLU激活功能应用于输出，以将非线性引入到模型中。...CNN中的最终密集层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可以预测的所有可能的类），其中 softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值这些softmax值等于1）。...在训练期间执行梯度下降时使用的示例子集的大小。 image_width。示例图像的宽度。 image_height。示例图像的高度。 channels。示例图像中的颜色通道数。...，请参阅“在tf.contrib.learn中创建估计”教程中的“ 定义模型的训练操作”。...产生预测 我们的模型的逻辑层将我们的预测作为原始值在一 维张量中返回。
会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....变量 变量是状态性的节点，输出的是它们当前的值，意味着它们可以在一个计算图的多次执行中保留它们的值。它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。...参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...saver = tf.tfain.Saver() 在训练模式中，我们需要打开会话初始化变量和运行计算图，并在训练结束时调用 saver.save() 保存变量： # TRAIN with tf.Session
自注意力机制（Self-Attention）允许模型在处理每个词（输入序列中的每个位置）时，不仅关注当前位置的词，还能关注句子中其他位置的词，从而更好地编码这个词。...四、Prompt"提示"是一种给予预训练语言模型的线索，旨在帮助其更好地理解人类的问题。通过在输入中添加额外的文本（clue/prompt），可以更充分地利用预训练模型中的知识。...在语境学习中，首先从任务描述中选择一些示例作为演示。然后，将这些示例按照特定的顺序组合起来，形成具有特殊设计模板的自然语言提示。最后，测试实例被添加到演示中，作为预训练语言模型生成输出的输入。...基于这些任务演示，预训练语言模型可以在不需要显式梯度更新的情况下识别并执行新任务。五、插件由于预训练语言模型（LLM）是在大量纯文本语料库上进行训练，因此在非文本生成方面（如数值计算）的表现可能不佳。...在大模型训练中，V100和A100都是非常强大的GPU。以下是它们的主要区别和优势：1、架构V100和A100在架构上有所不同。V100采用Volta架构，而A100则采用全新的Ampere架构。
在训练激活期间，函数在调整梯度中起着重要作用。 下一节所示的activation函数（如 Sigmoid）会衰减较大幅度的值。 activation函数的这种非线性行为为学习复杂函数提供了深层网络。...我们将在本章介绍以下主题： 在 TensorFlow 中训练 MNIST 模型 在 Keras 中训练 MNIST 模型 其他流行的图像测试数据集 更大的深度学习模型 训练猫与狗的模型 开发实际应用 在...这通常是训练模型的更快方法。 仅使用预训练模型的最终激活来适应新任务。 这个想法可以扩展为微调几层，如下所示： 在深度学习中微调几层 可以加载预训练的模型，并且仅可以训练几层。...这是深度学习模型的问题，因此，您应该了解这在哪里适用： 甚至可以在不访问模型的情况下生成对抗性示例。 您可以训练自己的模型，生成对抗性示例，但仍然可以欺骗其他模型。...提取图像的瓶颈特征 瓶颈特征是在预分类层中计算的值。 在本节中，我们将看到如何使用 TensorFlow 从预训练的模型中提取瓶颈特征。
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