“客户端”是 FL 中使用的计算机和设备，它们可以彼此完全分离并且拥有各自不同的数据，这些数据可以应用同不隐私策略，并由不同的组织拥有，并且彼此不能相互访问。...数据分布:训练分布在大量设备或服务器上;模型应该能够泛化到新的数据。...模型聚合:跨不同客户端更新的模型并且聚合生成单一的全局模型，模型的聚合方式如下： 简单平均:对所有客户端进行平均 加权平均:在平均每个模型之前，根据模型的质量，或其训练数据的数量进行加权。...通信开销:客户端与服务器之间模型更新的传输，需要考虑通信协议和模型更新的频率。 收敛性:FL中的一个关键因素是模型收敛到一个关于数据的分布式性质的良好解决方案。...实现FL的简单步骤 定义模型体系结构 将数据划分为客户端数据集 在客户端数据集上训练模型 更新全局模型 重复上面的学习过程 Tensorflow代码示例 首先我们先建立一个简单的服务端： import
N 个样本处理后的数据提供给了模型训练，进一步减少了整体的数据处理和模型训练时间。...同样，当 GPU/TPU 正在训练模型时，CPU 处于空闲状态。因此，训练的用时是 CPU 预处理时间和加速器训练时间的总和。 为了帮助你理解，我们一起看下TensorFlow 官网给出的一个示例吧。...也就是说，这种计算模式实现了多样本数据处理和模型训练的并行执行。 可以看出，在模型训练中引入流水线模式，可以提高 CPU、GPU/TPU 的利用率，还可以加速训练过程。...在 CNN 中模型训练其实和特征提取是相辅相成的，也就是特征提取后，实现特征提取的那些参数就是模型参数，而训练过程，会根据梯度下降法等对参数进行调整，以使得在模型验证阶段预测结果逼近真实结果。...也就是说，特征提取和模型训练这两步，在 CNN 中是放到一起的，这里我为了方便你理解，才显式地把这两步划分了出来。 模型验证。
在DevOps流水线中，多个构建机并行执行任务时，保证代码一致性是至关重要的问题。 当构建机使用同一代码库的不同分支或不同版本时，可能会导致各种问题，例如：功能异常、程序崩溃等。...一、问题概述 在DevOps流水线中，构建机通常从代码库中获取代码，然后进行编译、测试和部署等任务。当多个构建机同时从代码库中获取代码时，可能会出现代码一致性问题。...集成到流水线 将该插件集成到DevOps流水线中，使其能够在构建任务之前运行。插件将连接到代码库并获取最新的commit ID或revision，然后将其传递给构建任务。...异常处理 在流水线执行过程中，可能会发生异常情况，例如网络连接中断或代码库访问权限问题。为了处理这些异常情况，插件需要具备错误处理机制和重试机制。...().getId() return commitId } 在这个示例中，我们首先创建了一个GitAPI对象，然后使用该对象连接到Git代码库。
之前讲过在Python中循环分为两大类，一类是while循环另一类是for循环，不管是什么循环它的作用是控制代码重复执行。...一、语法： for 临时变量 in 序列: 重复执行的代码1 重复执行的代码2 ...... 临时变量：程序员自己自定义的 序列：所谓的序列一般指的是数据的序列。...直白的理解数据序列：如果一个数据内部如果由多个数据组成的那么这样的数据我们叫做序列。 二、快速体验： 执行结果： 图片1.png 以上结果很显然是把字符串中的每一个字符都循环输出了一遍。...下一篇文章我们再来看看怎么利用break和continue退出for循环。...Python基础教程各大网站上就有很多，当然不管你学习到了哪里大都是从基础过来的，所以在学习基础的时候不要偷懒，一定要搞定语法和原理步骤。
非对称加密和哈希算法，并通过实际代码示例展示了AES加密的实现过程。...此外，GPipe还提供了简单的接口和直观的分割算法，使得用户可以方便地定义和训练他们的神经网络模型。...综上所述，GPipe是一个功能强大且灵活的神经网络训练并行库，它支持超大规模模型的训练，并提供了高效的流水线并行技术和微批量处理策略。...通过流水线并行性，可以显著提高系统的吞吐量和资源利用率。 1F1B调度机制： 1F1B（一前一后）调度机制是流水线并行性中的一种特定调度策略。...特别是在深度学习模型的训练中，通过流水线并行性可以显著加快训练速度并提高模型性能。 挑战与改进： 尽管1F1B调度机制简单直观，但在实际应用中仍面临一些挑战，如内存使用效率低下、流水线气泡等问题。
TensorFlow的计算可以表示为有状态的数据流式图，对于大规模的神经网络训练，TensorFlow可以让用户简单地实现并行计算，同时使用不同的硬件资源进行训练，同步或异步地更新全局共享的模型参数和状态...将一个串行的 TensorFlow算法改造成并行的成本也是非常低的，通常只需要对小部分代码进行改写。...图1-13 10快GPU和50块GPU的训练效率对比 相比于模型并行，数据并行的计算性能损耗非常小，尤其是对于sparse的model。...（2）模型并行：将计算图的不同部分放在不同的设备上运算，可以实现简单的模型并行，其目标在于减少每一轮训练迭代的时间，不同于数据并行同时进行多份数据的训练。...TensorFlow中的模型并行如图1-14所示。 图1-14 TensorFlow中的模型并行 （3）流水线并行：和异步的数据并行很像，只不过是在同一个硬件设备上实现并行。
PyTorch 和 TensorFlow 是两个流行的深度学习框架，它们在实现深度学习模型时，底层代码逻辑有一定差异。在这里，我们简要概述这两个框架的底层代码逻辑。...模型定义和训练：在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn 模块定义模型，并通过 torch.optim 模块进行训练。...自动求导：TensorFlow 同样提供了自动求导功能，用于计算模型中各参数的梯度。在训练过程中，可以根据需要手动设置梯度回传的参数。c....模型定义和训练：在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras 模块定义模型，并通过 tf.optimizers 模块进行训练。...尽管 PyTorch 和 TensorFlow 在底层代码逻辑上有一定差异，但它们都旨在为开发者提供方便、高效的深度学习工具。在实际应用中，可以根据个人喜好和任务需求选择合适的框架。
在流水线模型并行中，训练会在一个设备上执行一组操作，然后将输出传递到流水线中下一个设备，下一个设备将执行另一组不同操作。...PTD-P利用跨多GPU服务器的流水线并行、多GPU服务器内的张量并行和数据并行的组合，在同一服务器和跨服务器的GPU之间具有高带宽链接的优化集群环境中训练具有一万亿个参数的模型，并具有优雅的扩展性。...例如，张量模型并行在多GPU服务器中是有效的，但大模型必须采用流水线模型并行。 用于流水线并行的schdule对通信量、流水线气泡大小和用于存储激活的内存都有影响。...FlexFlow是一个进行这种并行计算的深度学习框架，并且提供了一种选择最佳并行化策略的方法。最近，Mesh TensorFlow引入了一种语言，用于指定TensorFlow中的一般分布式张量计算。...这两个操作符是彼此共轭体，只需几行代码就可以在PyTorch中实现。作为示例，f 运算符的实现如下所示： f算子的实现。
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
该语料被广泛地用于多种大语言模型（GPT-3, LaMDA, LLaMA 等），且提供多种语言版本，可用于支持跨语言模型训练。 代码语料主要来自于GitHub中的项目，或代码问答社区。...Megatron-LM[31]是NVIDIA构建的一个基于PyTorch的大模型训练工具，并提供一些用于分布式计算的工具如模型与数据并行、混合精度训练，FlashAttention与gradient checkpointing...Colossal-AI[33]是EleutherAI基于JAX开发的一个大模型训练工具，支持并行化与混合精度训练。最近有一个基于LLaMA训练的对话应用ColossalChat就是基于该工具构建的。...BMTrain[34] 是 OpenBMB开发的一个大模型训练工具，强调代码简化，低资源与高可用性。在其ModelCenter中，已经构建好如Flan-T5 与 GLM等模型结构可供直接使用。...FastMoE[35] 是一个基于pytorch的用于搭建混合专家模型的工具，并支持训练时数据与模型并行。
因此，在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。 提起深度学习训练框架，大家可能首先想到就是 PyTorch 和 TensorFlow。...Colossal-AI 的愿景是让用户仅需少量修改，便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合，快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...这里简单介绍一些 Colossal 的技术细节。 深度学习训练周期内需要管理两种数据。模型数据，训练中不断更新的模型参数，也是最后拿去线上推理的模型。Activation(a.k.a....Feature Map)：每一层输出的中间结果，训练过程中每个神经网络层的输出。 Colossal-AI 实现的分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。...张量并行：每个GPU有全局的Activation，将模型切分到不同GPU。 流水线并行：将模型数据按层切分为流水段，相应的也按层切分activation，每个GPU执行一段流水线的计算。
分布式训练主要包括数据并行、模型并行和流水线并行三种方式。数据并行：将数据集分割成小块，每个节点处理数据的一个子集，并在训练过程中进行参数同步。...模型并行：将模型的不同部分分配到不同的节点上，每个节点负责模型的一部分计算。流水线并行：将模型的不同层分配到不同的节点上，形成流水线式的计算过程。...以下是DeepSpeed解决的主要技术难点：4.1 内存瓶颈在大规模模型训练过程中，内存瓶颈是一个常见问题。传统的数据并行方法会在每个节点上保存完整的模型参数、梯度和优化器状态，导致巨大的内存消耗。...5.8模型并行和流水线并行除了数据并行外，DeepSpeed还支持模型并行和流水线并行，以适应不同类型的模型和训练需求。...下面是一个使用DeepSpeed进行分布式训练的Python示例。该示例展示了如何在多个计算节点上并行训练一个简单的深度学习模型。
Megatron：张量并行：将模型参数和激活张量切片到多个GPU上，降低单个GPU上的内存需求。流水线并行：将模型的每一层拆开分布到不同GPU，实现高效的并行计算。...在模型并行方面，它们采用了张量并行和流水线并行等技术；在数据并行方面，它们实现了多种并行训练技术，包括数据并行、模型并行和流水线并行。...以下是一个基于Java的伪代码示例，展示了如何在多个计算节点上实现数据的并行处理：java复制代码import java.util.concurrent.*; // 定义一个简单的计算任务 class...在实际应用中，分布式训练框架如DeepSpeed和Megatron会涉及更复杂的数据划分、模型并行、通信优化等技术。...希望本文能够帮助读者更好地理解DeepSpeed和Megatron这些分布式训练框架，并在实际应用中取得更好的效果。
2.3 微批次的数目 2.4 检查重计算 0x03 使用 3.1 示例 3.2 输入输出 3.3 嵌套序列（Nested Sequentials） 3.4 典型模型并行 0xFF 参考 0x00 摘要...1.1 GPipe 从前面系列文章我们知道，GPipe是Google Brain发布的可伸缩流水线并行库，它允许高效地训练大型的消耗内存的模型。...为了训练如此大的模型，GPipe把一个多层网络分割成若干个复合层，然后每个复合层被部署到GPU/TPU之上。但是这若干个复合层只能顺序并行，这就严重影响了训练速度。...下面的示例代码显示了如何将具有四层的模块拆分为两个分区，每个分区有两层。...模型并行性是相当于禁用了微批处理和检查点的GPipe，可以通过chunks=1 和 checkpoint='never' 来做到。
作者：Connolly@zhihu.com 大规模模型训练其实就是在和计算、存储和通信玩的过程，所以我列一下跟这些相关的文章。 1....流水线并行分阶段(stage)运行模型，不同阶段之间可以流水化执行。 1.3.1 PipeDream一族 ▲PipeDream 1F1B异步流水线 微软msr-fiddle团队提出的。...模型训练中数据sequence_length维度的并行方法 谷歌的 TeraPipe: Token-Level Pipeline Parallelism for Training Large-Scale...，模型并行和流水线并行策略的搜索 Piper: Multidimensional Planner for DNN Parallelization （2021） 6.4 MindSpore MindSpore...现在只能处理数据并行和模型并行的自动策略搜索，双递归算法的速度远比动态规划要快。
典型模型训练流程 典型的模型训练流程可以从计算的角度分为三个关键步骤：前向计算、反向计算和参数更新。这些步骤构成了模型在训练中的核心计算过程。...采用多机多卡并行已是大模型训练中必不可少的一环，以下是常见的四种并行策略：数据并行、张量并行、流水线并行和专家并行。 数据并行 该策略将输入数据分配到不同的计算节点，每个节点保存一份完整的模型。...张量并行允许扩展模型的参数数量，但不能有效提高训练吞吐量。 流水线并行 该策略将模型的不同层分配到不同的计算节点上。计算过程中各层的计算结果会被传输。...流水线并行也可以扩展模型的参数数量，但不能有效提升吞吐量。张量并行和流水线并行也被统称为模型并行。...在MoE模型中，数据划分和专家划分同时存在，导致全局All-to-All通信，但能有效满足大模型的参数规模和训练吞吐量需求，这种并行模式被称为专家并行。专家并行同时具有高性能和参数规模扩展的特点。
本文探讨了通过分布式训练、量化、剪枝等技术手段降低大模型成本的优化方案，并提供了可运行的示例代码模块，帮助读者在实际项目中应用这些技术。...本文将从分布式训练、量化和剪枝三个方面，详细介绍如何降低大模型的训练、推理和部署成本，并提供实际的代码示例。分布式训练分布式训练是通过将模型和数据分布到多个计算节点上，利用并行计算来加速训练过程。...常见的分布式训练方法包括数据并行、模型并行和流水线并行。数据并行数据并行是将数据分割成多个批次，每个计算节点处理一个批次的数据，并同步更新模型参数。...A3: 剪枝会移除模型中的部分权重或神经元，可能会对模型性能产生一定影响。但通过合理的剪枝策略，可以在保持模型性能的同时减少计算量和存储开销。...这些技术将进一步降低大模型的训练、推理和部署成本，推动大模型在更多领域的应用。参考资料PyTorch官方文档TensorFlow官方文档混合精度训练论文模型剪枝论文
在模型上线后还有很多和运维相关，和管理相关，和系统相关的一些环节，比如怎样可靠的服务一个模型，如何做线上的推理服务，在模型更新以后如何打造一个流水线帮助模型进行快速发布。...有了数据之后我们还想要限制公司的类型，比如只需要企业服务和游戏类型的公司，这时在训练模型之前就要保证获取的数据中只包含这两类公司。...TFX模型模块 Model trainer的设计目的是自动化生产级别模型和训练流水线。...所以这个时候就需要有一个流水线帮助我们进行模型并行训练，以及针对不同参数持续训练。...Model Evaluation是迭代训练并提升模型性能的交互流程中的重要一环，它的设计目标是评价一个新模型的性能等各项指标。
PS、Worker运行时管理和状态同步 History Server：管理TensorFlow训练生成的日志 AFO Client：用户客户端 WDL模型 在推荐系统、CTR预估场景中，训练的样本数据一般是查询...TensorFlow输入数据瓶颈 TensorFlow支持以流水线（Pipeline）的方式输入训练数据。...如下图所示，典型的输入数据流水线包含两个队列：Filename Queue对一组文件做shuffle，多个Reader线程从此队列中拿到文件名，读取训练数据，再经过Decode过程，将数据放入Example...Pipeline这种多线程、多队列的设计可以使训练线程和读数据线程并行。 理想情况下，队列Example Queue总是充满数据的，训练线程完成一轮训练后可以立即读取下一批的数据。...图4 TensorFlow输入数据流水线 使用Timeline，需要对tf.Session.run()增加如下几行代码： with tf.Session as sess: ptions =
本系列其他文章如下： [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x01 概述 1.1 前文回顾 前文提到，目前分布式模型训练有几个必要并行技术： 流水并行，尤其是如何自动设定流水...训练中，每个样本的大小由超参数batch size指定，此参数的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下，batch size设置的越大，模型就会越稳定。...经过若干个小批次后（即一个batch中的所有小批次），用每个小批次计算的梯度的累积和去进行优化器迭代更新参数、梯度清零的操作。 这样就跟把全部数据一次性送入模型进行训练效果一样了。...0x04 Tensorflow实现 在 pytorch 中，梯度只要不清零默认是累加的，于是很容易实现上述问题。但在Tensorflow中，却不那么容易。...我们从 stackoverflow 得到示例代码如下： ## 定义优化器 opt = tf.train.AdamOptimizer() ## 得到你模型中的所有可训练变量 tvs = tf.trainable_variables
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