ConvLoRA冻结预训练模型权重，向卷积层中添加可训练的低秩分解矩阵，并通过这些矩阵反向传播梯度，从而大大减少了可训练参数的数量。...当在包含脑部MRI图像的Calgary-Campinas数据集上进行分割测试时，ConvLoRA具有较少的可训练参数，并且表现优于或与大型独立微调网络相当（总基础模型的可训练参数少于0.9%）。...X 和 Y 包含可训练的参数。...虽然在西门子1.5领域，与UDAS相比，ConvLoRA在SDS上略有下降（仅0.2%），但值得注意的是，作者的适配在大大减少可训练参数的情况下实现的，从14,160（UDAS）减少到仅3,954个——...作者使用的U-Net架构具有2430万个参数。通过在编码器中采用作者提出的基于ConvLoRA的适配方法，可训练参数减少到了57,714个，减少了99.80%。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 650亿参数大模型的预训练方案，发布即开源。 训练速度较传统方案提升38%。...开源社区也此前已献了一系列工作： RedPajama：开源可商用类LLaMA数据集（无训练代码和模型） OpenLLaMA：开源可商用类LLaMA 7B/13B模型，使用EasyLM基于JAX和TPU训练...Falcon：开源可商用类LLaMA 7B/40B模型（无训练代码） 但这些都还不够，因为对于最主流的PyTorch+GPU生态，仍缺乏高效、可靠、易用的类LLaMA基础大模型预训练方案。...仅需32张A100/A800，即可搞定650亿参数类LLaMA大模型预训练，训练速度提升38%。 而像原生PyTorch、FSDP等，则因显存溢出无法运行该任务。...Colossal-AI上述解决方案已在某世界500强落地应用，在千卡集群性能优异，仅需数周即可完成千亿参数私有大模型预训练。
批大小是机器学习中重要的超参数之一。超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。...20batch%20size%20means,all%20about%20the%20same%20size 橙色曲线：批量大小 64 蓝色曲线：批量大小 256 紫色曲线：批量大小 1024 这清楚地表明，增加批大小会降低性能...实际上，增加批大小似乎可以减少验证损失。然而，由于这些性能太接近，导致其中某些偏差可能是由于采样噪声引起的。因此，深入研究这个问题不是一个好主意。 “不要衰减学习率，要增加批量大小”。...作者认为，增加批大小与衰减学习率（行业标准）具有相同的性能。以下是论文中的一段话： “我们不是降低学习速率，而是在训练期间增加批大小。...这是我们能看到大小批量训练明显差异的领域之一。关于大批量和小批量训练方法在泛化方面的差异已经有很多研究。传统观点认为：增加批大小会降低学习器的泛化能力。
选自arXiv 作者：Kazuki Osawa 等 机器之心编译 在「x 分钟训练 ImageNet」问题上，人们通常采用的方法是增加批大小并加大算力。...当每个模型的 mini-batch 大小保持不变，以增加计算/通信比时，整个系统上的 mini-batch 大小会随着进程数量成比例增长。...这引出了增大学习率，并成比例增加 mini-batch 的方向，同时在训练的前几个 epoch 里逐渐增加学习率。...使用小 batch size 帮助前几个 epoch 的快速收敛，随后逐步增加批大小的方法是另外一个被证明成功的思路。...研究人员认为在大 mini-batch 训练中，每一个 mini-batch 都会更具统计稳定性，通过二阶优化方法可能会展现优势。
用户只需要调整学习率，不需要调其他超参数。使用 LAMB，我们可以将 BERT 预训练的批大小扩大到 64K，而不会丢失准确性。...我们把训练时间从 3 天减少到100 分钟左右。我们将批大小推到了 TPU Pod 的硬件极限。批大小大于 32768 时 (序列长度为 512) 将导致 TPU Pod 耗尽内存。...但是，当我们将批大小从 65536 增加到 131072 时，并没有看到加速，因此我们在第一阶段批大小达到 65536 时停止。 此前，Smith 等人也研究了混合批训练。...增加批大小可以 warm-up 和稳定优化过程，但是减小批大小会给优化过程带来混乱，导致训练不收敛。 在实验中，我们发现了一种有助于稳定第二阶段优化的方法。...我们将 BERT 的训练时间从 3 天减少到 76 分钟左右，并将批大小推到了 TPU Pod 的硬件极限。我们正在研究 LAMB优化器的理论分析。
mlblogging.k/9-libraries-for-parallel-distributed-training-inference-of-deep-learning-models-5faa86199c1f 一、训练大模型的基础...大型深度学习模型在训练时需要大量内存来存储中间激活、权重等参数，导致某些模型只能在单个 GPU 上使用非常小的批大小进行训练，甚至无法在单个 GPU上进行训练，使得模型训练在某些情况下非常低效和不可能...1.数据并行 应用数据并行最常见的场景是模型尺寸能够被 GPU 内存容纳，数据批大小会增加模型训练的难度。解决方案是让模型的不同实例在不同的 GPU 和不同批数据上运行，如下图所示。...通过把一个大模型拆分到多个 GPU 上训练，可以实现模型尺寸超过单个 GPU显存的深度学习模型训练。...OneFlow OneFlow 是一个深度学习框架，旨在实现用户友好、可扩展和高效。
但是它们的大小会随着批大小和序列长度的增加而迅速增加。 减少推理的内存消耗 大部分用于推理的内存消耗来自模型的参数。最近的量化算法可以显著减少这种内存消耗。...对于超过100B个参数的非常大的模型，精度较低的量化，例如2.5位或3位，仍然可以得到准确的结果。例如，AQLM对Mixtral-8x7B的2位量化表现出良好的性能。...为了更好的训练稳定性，优化器的参数为float32，即每个参数占用4字节的内存。 这就是微调比推理消耗更多内存的主要原因。...减少微调内存消耗 由于优化器状态消耗大量内存，因此已经进行了大量的研究来减少它们的内存占用，例如: LoRA:冻结整个模型，并添加一个具有数百万个参数的可训练适配器。...但AdaFactor在训练期间可能不稳定。 GaLore:将梯度投影到低秩子空间中，这可以将优化器状态的大小减少80%。 内存的另一个重要部分被激活所消耗。为了减少它通常采用梯度检查点。
改变你的超参数 或许你正在使用一个很糟糕的超参数集。如果可行，尝试一下网格搜索。 30. 减少正则化 太多的正则化可致使网络严重地欠拟合。...减少正则化，比如 dropout、批规范、权重／偏差 L2 正则化等。...从训练模式转换为测试模式 一些框架的层很像批规范、Dropout，而其他的层在训练和测试时表现并不同。转换到适当的模式有助于网络更好地预测。 33. 可视化训练 监督每一层的激活值、权重和更新。...尝试不同的优化器 优化器的选择不应当妨碍网络的训练，除非你选择了一个特别糟糕的参数。但是，为任务选择一个合适的优化器非常有助于在最短的时间内获得最多的训练。...增加、减少学习速率 低学习速率将会导致你的模型收敛很慢； 高学习速率将会在开始阶段减少你的损失，但是可能会导致你很难找到一个好的解决方案。 试着把你当前的学习速率乘以 0.1 或 10。 37.
现在很多算法都用到了batch， 这里简单说下batchsize如何设置 先来介绍下epoch、iteration、batchsize 三者区别： batchsize：批大小，在深度学习中，一般采用SGD...（随机梯度下降）训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次 epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次...batchsize太小会有哪些危害？ 1. 会导致模型无法收敛，batchsize太小会引起梯度巨大波动，导致无法收敛 增大batchsize的好处： 1....内存的利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 2. 跑完一次epoch(全数据集)所需迭代次数减少，对于相同的数据量的处理速度进一步加快。 3....(全数据集)所需迭代次数减少了，但要想达到相同的 精度，时间开销太大，参数的修正更加缓慢。 3. batchsize增大到一定的程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。
处理偏差和方差 以下是处理偏差和方差问题最简单的公式: • 如果具有较高的可避免偏差，那么增加模型的大小（如：增加神经网络的隐藏层或者神经元） • 如果是高方差，那么增加训练集。...如果你可以增加神经网络的大小，并且可以无限制的增加数据集，那么你可以在很多机器学习问题上都做得很好。...在实践中，增加神经网络的大小会导致你遇到计算上的问题，因为神经网络规模越大，训练的就越慢了，你也许会竭尽全力去寻找训练集，但是网络上的猫咪图片是有限的。...但是尝试新的神经网络架构的结果要比增加神经网络架构和增加数据集更难预测。 增加模型的大小可以减少偏差，但也可能会增加偏差和方差过拟合的风险。...假设你正在使用深度学习，有L2正则化和dropout，有在开发集上表现最好的正则化参数。如果你增加模型的大小，通常你的表现会保持不变或提升的不太明显。
这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这种称为Batch gradient descent,批梯度下降 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，...为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向...（2）batch_size: Keras中参数更新是按批进行的，就是小批梯度下降算法，把数据分为若干组，称为batch，按批更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，一批数据中包含的样本数量称为...（b）batch size 过大时，跑完一次epoch所需的迭代数减少，想要达到相同的精度，所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也变得缓慢，batch size增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果 （b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势
因此需要采用一些方法调整，方法如下： 过采样（oversampling）：对于少数类别的样本，可以通过复制、插值等方式来增加样本数量，从而使不同类别的样本数量更加均衡。...可迁移性：有些应用需要模型能够在不同的场景和任务中迁移，例如使用预训练模型进行微调。因此，选择模型时需要考虑其可迁移性。...可扩展性：有些应用需要模型能够在不同的设备和平台上运行，例如嵌入式设备和移动设备等。因此，选择模型时需要考虑其可扩展性。...Batch size（批大小）：批大小指每次迭代使用的样本数量，过小的批大小会增加训练时间，而过大的批大小会占用过多的内存。通常需要在训练开始时进行调整。...在深度学习训练中，超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、正则化系数等。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，因此需要进行合理的设置。
可迁移性：有些应用需要模型能够在不同的场景和任务中迁移，例如使用预训练模型进行微调。因此，选择模型时需要考虑其可迁移性。...可扩展性：有些应用需要模型能够在不同的设备和平台上运行，例如嵌入式设备和移动设备等。因此，选择模型时需要考虑其可扩展性。...超参数的选择对模型的训练和泛化性能有很大的影响。...Batch size（批大小）：批大小指每次迭代使用的样本数量，过小的批大小会增加训练时间，而过大的批大小会占用过多的内存。通常需要在训练开始时进行调整。...在深度学习训练中，超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、正则化系数等。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，因此需要进行合理的设置。
然而存在两个问题： 就数据层面而言，常用的语义分割数据集在规模上显著小于VFMs预训练数据集； 就参数层面而言，VFMs参数量巨大导致训练资源消耗高。...为了解决这两个问题，在数据集规模和算力资源双受限的情境下训练参数量巨大的VFMs，Rein被设计为一种可训练参数量极小的参数高效微调方法。...冻结预训练参数的前提下，这种方式能够更加灵活地挖掘VFMs的潜力。 Token与Query的动态链接 Rein的一大特点是其中可学习token与图像中目标的连接关系。...为了最大程度减少冗余信息、获取更加精简的表示，Rein应用了双低秩矩阵相乘的策略来生成token序列： 其中，的值由实验确定，在文章中一般取16。...通过一组可训练令牌序列，Rein有意义地提升了VFMs的泛化性，性能远超当下的SOTA DGSS方法。
这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这种称为Batch gradient descent,批梯度下降 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，...（2）batch_size: Keras中参数更新是按批进行的，就是小批梯度下降算法，把数据分为若干组，称为batch，按批更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，一批数据中包含的样本数量称为...对于固定的epoch： （a）在合理范围内，随着batch size增大，跑完一次epoch所需的迭代数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快，确定的下降方向越准，引起的训练震荡越小。...（b）batch size 过大时，跑完一次epoch所需的迭代数减少，想要达到相同的精度，所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也变得缓慢，batch size增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果 （b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势
作者的方法基于一个洞察，即任意重参数化层的测试权重可以表示为可训练参数的不同可微函数。作者通过在函数上应用量化来实现量化感知的训练。...作者们注意到，可以将没有BN的重参化块合并为一个单卷积，同时仍然优化由重参数化引入的扩展一组权重，从而通过合并训练来减少训练时间。这部分展示了这种合并训练如何使QAT受益。...由于 Q 和 M 都是可微函数，梯度将平滑地传播到 W_{1},\ldots,W_{n} 这些权重。将重参数化与引入 M 和伪量化函数 Q 相结合，构成了RepQ方法，并使训练具有端到端的可量化感知。...局限性 Re-parameterization和RepQ的主要局限性是增加了训练时间（TT）。让作者以ResNet-18用两种不同的块（ACNets和OREPA）重参数化为例。...表格提供了重参数化模型在Plain FP和QAT网络上的相对训练时间。 由RepQ引入的TT增加与在full-precision训练上对ACNets和OREPA块的重参数化相比具有可比性。
三、神经网络的训练技巧及优化问题 1、神经网络优化的难点体现在哪里？ 2、神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？参数初始化为0、过大、过小会怎样？ 3、神经网络优化方法有哪些？...随着网络层数的增加，网络发生了退化（degradation）的现象：随着网络层数的增多，训练集loss逐渐下降，然后趋于饱和，当你再增加网络深度的话，训练集loss反而会增大。...神经网络怎样进行参数初始化？参数初始化为0、过大、过小会怎样？ （1）神经网络数据预处理方法有哪些？...基本原理 BN 方法会针对每一批数据，在网络的每一层输入之前增加归一化处理，使输入的均值为 0，标准差为 1。目的是将数据限制在统一的分布下。...对数据分布进行额外的约束，从而增强模型的泛化能力； 但同时 BN 也降低了模型的拟合能力，破坏了之前学到的特征分布；为了恢复数据的原始分布，BN 引入了一个重构变换来还原最优的输入数据分布 其中 γ 和 β 为可训练参数
EfficientNet 是 CNN 尺度的复合缩放，可提高准确性和效率。本文旨在解释这两种技术及其最新技术。...两种裁剪（一种来自训练时间，另一种来自测试时间）具有相同的大小，但它们来自图像的不同部分，这通常会导致 CNN 的分布存在偏差 [2] 。 测试时间规模增加。 如前所述，测试增强与训练时间增强不同。...它要么降低训练时间分辨率并保持测试裁剪的大小，要么增加测试时间分辨率并保持训练裁剪的大小。目的是检索相同大小的对象（此处是乌鸦），以减少 CNN 中的尺度不变性 [2] 。...为了解决激活统计数据变化的问题，提出了两种解决方案： 参数适应：参数 Fréchet 分布用于拟合平均池化层。然后通过标量变换将新分布映射到旧分布，并作为激活函数应用。...分辨率缩放——这意味着增加分辨率，从而增加像素数，例如从 200x200 到 600x600。这种缩放的问题在于精度增益随着分辨率的提高而消失。在一定程度上，精度可能会增加，但精度增量会减少。
减少内部协变量转变 由于训练过程中网络参数的变化，我们将内部协变量转移定义为网络激活分布的变化。为了改善训练，我们寻求减少内部协变量转移。...这促使我们寻求一种替代方案，以可微分的方式执行输入标准化，并且在每次参数更新后不需要对整个训练集进行分析。...通常，大的学习率可能会增加层参数的缩放，这会在反向传播中放大梯度并导致模型爆炸。然而，通过批标准化，通过层的反向传播不受其参数缩放的影响。...BN-x5：带有批标准化的Inception，修改在4.2.1小节中。初始学习率增加5倍到了0.0075。原始Inception增加同样的学习率会使模型参数达到机器无限大。...批标准化每个激活只增加了两个额外的参数，这样做可以保持网络的表示能力。我们提出了一个算法，其用于构建，训练和执行推断批标准化网络。
机器之心报道 编辑：蛋酱 一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对 base 模型进行微调时，训练和服务成本会变得非常高昂。...与 HuggingFace PEFT 和 vLLM（仅支持 LoRA 服务）等最先进的库相比，S-LoRA 的吞吐量最多可提高 4 倍，服务的适配器数量可增加几个数量级。...张量并行可以减少为大模型提供服务时每个 GPU 的内存使用量和延迟。在本文设置中，额外的 LoRA 适配器引入了新的权重矩阵和矩阵乘法，这就需要为这些新增项目制定新的分区策略。...与最先进的参数高效微调库 Huggingface PEFT 相比，S-LoRA 的吞吐量最多可提高 30 倍。...与使用支持 LoRA 服务的高吞吐量服务系统 vLLM 相比，S-LoRA 可将吞吐量提高 4 倍，并将服务适配器的数量增加几个数量级。 更多研究细节，可参考原论文。
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