Sophia优化器技术文档

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Sophia Effortless plugin and play Optimizer to cut model training costs by 50%. New optimizer that is 2x faster than Adam on LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/soph/Sophia

Sophia优化器是一种高效的随机二阶优化算法，旨在通过其简便的即插即用特性显著降低语言模型预训练的成本，号称能减少50%的训练开销。本文档将引导您了解如何安装、使用Sophia，并深入理解其API和配置过程。

安装指南

通过Python包管理工具pip轻松安装Sophia优化器：

pip install Sophia-Optimizer

这一步将自动下载并安装Sophia所需的所有依赖项，使您能够立即开始在PyTorch项目中使用它。

项目的使用说明

引入Sophia优化器

首先，在您的代码中导入必要的PyTorch模块以及Sophia优化器：

import torch
from torch import nn
from Sophia import SophiaG

创建模型与损失函数

接下来，定义您的神经网络模型和相应的损失函数：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()

配置Sophia优化器

实例化SophiaG优化器，并应用到模型参数上，您可以自定义学习率(lr)、贝塔值(betas)等超参数：

optimizer = SophiaG(model.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.965, 0.99), rho=0.01, weight_decay=1e-1)

训练循环

接着，实现标准的训练循环：

for epoch in range(epochs):
    for batch, target in data_loader:  # 确保data_loader提供输入数据与目标标签
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        output = model(batch)
        loss = loss_function(output, target)
        loss.backward()  # 反向传播计算梯度
        optimizer.step()  # 更新权重

项目API使用文档

Sophia优化器核心在于SophiaG类的使用，它是基于特定优化策略的实现。该类接受模型参数、学习率和其他优化超参数，支持定制化的训练流程。

实验与训练文件

对于更复杂的实验设置，可以通过克隆GitHub仓库并在特定的实验目录下运行训练脚本：

git clone https://github.com/Liuhong99/Sophia.git
cd Sophia/experiments
python3 training.py

此外，您也可以直接利用提供的trainer接口进行模型的训练和评估：

from Sophia import DecoupledSophia, trainer

# 使用DecoupledSophia或其他适当的版本初始化
optimizer = DecoupledSophia(model.parameters(), lr=...)

# 进行训练
trainer.train(optimizer)

# 评估模型
eval_results = trainer.evaluate()
print(f"困惑度: {torch.exp(torch.tensor(eval_results['eval_loss']))}")

小结

Sophia优化器凭借其独特的设计，在保持高效性的同时，降低了大型模型训练所需的计算资源和时间成本。通过本文档的指引，开发者应能顺利集成Sophia到自己的机器学习项目中，并探索其为模型性能提升带来的潜力。记得在实际应用中适当地调整超参数以达到最佳效果。

Sophia Effortless plugin and play Optimizer to cut model training costs by 50%. New optimizer that is 2x faster than Adam on LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/soph/Sophia