ZO2：在有限GPU内存下高效微调大型语言模型的创新框架

ZO2：在有限GPU内存下高效微调大型语言模型的创新框架

zo2 ZO2 (Zeroth-Order Offloading): Full Parameter Fine-Tuning 175B LLMs with 18GB GPU Memory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zo/zo2

项目介绍

ZO2（Zeroth-Order Offloading）是一个专为在有限GPU内存环境中微调大型语言模型（LLMs）而设计的创新框架。通过采用零阶（Zeroth-Order）优化技术和先进的卸载技术，ZO2使得在只有18GB GPU内存的设备上微调175B参数的语言模型成为可能。这对于那些因硬件限制而无法处理超大规模模型的用户来说，无疑是一个突破。

项目技术分析

ZO2的核心技术亮点包括零阶CPU卸载优化、动态调度以及支持超大规模模型的能力。零阶CPU卸载优化技术通过避免冗余数据传输，显著降低GPU内存需求，而动态调度则优化了计算和通信的重叠，提升了GPU的利用率并防止了训练延迟。此外，ZO2支持在单个GPU上微调超过175B参数的模型，这在传统方法下是不可能的。

项目技术应用场景

ZO2适用于需要在有限GPU内存环境下训练和微调大型语言模型的各种场景。例如，研究机构、初创公司或个人开发者，在预算有限或硬件资源不足的情况下，可以使用ZO2来高效地微调大型模型，以开展自然语言处理、文本生成、语义理解等研究或应用。

项目特点

1. 优化零阶CPU卸载

ZO2通过零阶方法高效地使用CPU卸载，避免了数据传输的冗余，大幅降低了GPU内存的需求。这使得在硬件资源有限的情况下，也能处理大规模的模型。

2. 动态调度

框架内置高性能的调度器，优化了计算和通信的重叠，提高了GPU的利用率，同时防止了训练过程中的延迟。

3. 支持超大规模模型

ZO2能够使得在单个GPU上微调超过175B参数的模型成为可能，这为处理超大规模模型提供了新的解决方案。

4. 实验验证

通过严格的测试，ZO2证明了在无需额外时间成本或准确性损失的情况下，可以高效地微调大型模型，证实了其在大规模模型训练中的有效性。

使用说明

ZO2提供了两种安装选项，用户可以根据自己的需求选择适合的安装方式。同时，项目提供了丰富的示例和教程，帮助用户快速上手。

安装

1. 克隆项目并创建环境：

git clone https://github.com/liangyuwang/zo2.git
cd zo2/
conda env create -f env.yml
conda activate zo2

2. 作为包安装到Python环境中：

pip install git+https://github.com/liangyuwang/zo2.git

使用

项目支持多种模型和任务，以下是使用ZO2微调HF模型的一个示例：

from zo2 import ZOConfig, zo_hf_init
from zo2.trainer.hf_transformers import ZOTrainer
from transformers import TrainingArguments, OPTForCausalLM

# 初始化配置和模型
zo_config = ZOConfig(method="mezo-sgd", zo2=True, offloading_device='cpu', working_device='cuda', lr=1e-5)
with zo_hf_init(zo_config):
    model = OPTForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-125m")
    model.zo_init(zo_config)

# 训练配置
training_args = TrainingArguments("test-trainer")

# 创建训练器并开始训练
trainer = ZOTrainer(
    model,
    args=training_args,
    train_dataset=...,   # 获取训练数据集
    eval_dataset=...,    # 获取评估数据集
    data_collator=...,   # 获取数据合并器
    tokenizer=...,       # 使用合适的分词器
    ...
)

trainer.train()

通过上述介绍，ZO2无疑为有限GPU内存环境下的模型微调提供了强有力的支持，是当前市场上一款值得推荐的开源项目。

zo2 ZO2 (Zeroth-Order Offloading): Full Parameter Fine-Tuning 175B LLMs with 18GB GPU Memory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zo/zo2