你图中展示的四个配置文件分别代表几种不同的 **分布式训练策略**： --- # 📌 一、简要说明 | 文件名 | 代表的含义 | 适合场景 | 特点 | | ------------ | --------------------------------------------- | ---------------- | --------------------------- | | `ddp.yaml` | **Distributed Data Parallel** ([分布式数据并行 DDP](分布式数据并行%20DDP.md)) | 数据并行，多GPU多卡的经典方案 | 最简单，通信开销适中 | | `fsdp.yaml` | **Fully Sharded Data Parallel** (全分片数据并行) | 超大模型，参数分片，节省显存 | PyTorch原生，类似于DeepSpeed ZeRO | | `zero2.yaml` | **DeepSpeed ZeRO Stage 2** (ZeRO第二阶段优化) | 大型模型，降低显存占用 | 显存节省明显，速度较快 | | `zero3.yaml` | **DeepSpeed ZeRO Stage 3** (ZeRO第三阶段优化) | 极大模型，极致降低显存占用 | 最节省显存，但通信开销较大 | --- # 📌 二、详细解释 ## 🚩 **1. ddp.yaml (Distributed Data Parallel)** - 最经典的分布式数据并行方案。 - 模型完整地复制到每张GPU，每个GPU负责不同的数据部分（每张卡模型副本一致）。 - 训练过程中，GPU之间只同步梯度，不分片参数。 - **优点**：简单、速度较快（小型模型）。 - **缺点**：显存占用大，模型越大，每张卡上都得放完整模型副本。 **适合场景**： - 中小型模型（几千万~几十亿参数），如你目前的 Qwen 1.5B 模型，显存充足的情况下，DDP 性能极佳。 --- ## 🚩 **2. fsdp.yaml (Fully Sharded Data Parallel)** - PyTorch 原生支持的高级分片数据并行策略。 - 模型参数分片到多个GPU，每个GPU只存模型一部分参数。 - 在计算时动态加载并同步其他GPU上的参数片段。 - **优点**：显存占用低，支持训练数十亿甚至数百亿参数模型。 - **缺点**：通信同步频繁，速度相对较慢。 **适合场景**： - 超大模型，如数十亿到数百亿参数模型（例如70B Llama，30B GPT）。 --- ## 🚩 **3. zero2.yaml (DeepSpeed ZeRO Stage-2)** - 由DeepSpeed提出，参数优化器状态（Adam优化器状态）分片保存。 - 每个GPU只保存部分优化器状态和梯度信息，参数本身每个GPU都有完整副本。 - 在优化阶段通过通信合并各个GPU上的分片优化状态。 - **优点**：显存节省比DDP明显，同时通信开销相对适中。 - **缺点**：仍然存在部分显存占用压力，适合中大型模型。 **适合场景**： - 大型模型（1B~10B），比如你现在的 Qwen 1.5B，zero2模式非常适合。 --- ## 🚩 **4. zero3.yaml (DeepSpeed ZeRO Stage-3)** - 进一步分片参数本身，每个GPU只保存模型一小片参数。 - 同时还分片保存优化器状态、梯度状态。 - 每次前向传播时，需要通信加载不同GPU上的参数到本地进行计算。 - **优点**：显存占用极低，可以训练百亿、千亿甚至万亿参数模型。 - **缺点**：频繁通信导致整体训练速度降低。 **适合场景**： - 超级大型模型（> 10B 参数），如训练Llama 65B、175B GPT-3这种级别。 --- # 📌 三、你现在的模型（Qwen 1.5B）用哪个合适？ ## 推荐优先级 ✅ 最佳选择：`zero2.yaml` 原因：你的模型（Qwen 1.5B）参数量不算特别大，ZeRO-2 已足够显存优化，且速度更快。 🔸 次佳选择：`ddp.yaml` 如果显存充足，DDP 更简单，速度甚至更快。 🔴 非必要时不推荐用： - `zero3.yaml`（通信负担过大，速度慢） - `fsdp.yaml`（PyTorch原生fsdp对较小模型没有明显优势） --- # 📌 四、你的下一步该怎么做？ 建议你立刻改用： ```shell accelerate launch --config_file=recipes/accelerate_configs/zero2.yaml src/open_r1/sft.py \ --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct \ --dataset_name /root/autodl-tmp/open-r1/data/OpenR1-Math-220k \ --learning_rate 1.0e-5 \ --num_train_epochs 1 \ --packing \ --max_seq_length 2048 \ --per_device_train_batch_size 8 \ --gradient_accumulation_steps 2 \ --gradient_checkpointing \ --fp16 \ --output_dir data/Qwen2.5-1.5B-Open-R1-Distill \ --save_steps 20000 \ --eval_strategy no ``` - 调整为 **ZeRO-2** 模式后，GPU 利用率会更高，速度会明显提升。 --- ✅ **总结（最终选择建议）：** - 当前你的模型规模适合用 **DeepSpeed ZeRO-2** (`zero2.yaml`)。 - `DDP`可备用，但显存必须充裕。 - 尽量避免 ZeRO-3（速度慢）、fsdp（对当前模型规模无必要）。 你可以立刻使用推荐的 **zero2.yaml** 进行实验，显著提高训练速度。