大模型断点续训(Checkpointing)优化:如何秒级保存与加载 TB 级的权重
在训练万亿参数(TB级权重)的大型语言模型(LLM)时,断点续训(Checkpointing)是至关重要的一环。然而,传统的PyTorch保存方式通常需要Rank 0节点聚合所有权重,这会导致严重的I/O瓶颈和内存溢出,使得保存一次权重可能...
在训练万亿参数(TB级权重)的大型语言模型(LLM)时,断点续训(Checkpointing)是至关重要的一环。然而,传统的PyTorch保存方式通常需要Rank 0节点聚合所有权重,这会导致严重的I/O瓶颈和内存溢出,使得保存一次权重可能...