导读：近期更新了《ZeRO》的相关内容，包括《全参数训练显存不够怎么办？梯度检查点与ZeRO如何组合破局》。如果 ZeRO 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
把大模型塞进单卡训练时，显存往往先被激活值和优化器状态吃光，而不是模型权重本身。很多开发者习惯直接减小 batch size 或开启 CPU offload，却忽略了两种可以叠加的显存优化手段：梯度检查点与 ZeRO。前者在前向传播时丢弃部分中间激活，反向传播需要时重新计算，用约三分之一的...
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