ZO2：低显存环境下的 175B LLM 全参数微调解决方案
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ihunter 
2025/03 📌 工具简介
ZO2 (Zeroth-Order Offloading) 是一种创新的 零阶优化（ZO）+ 离载（Offloading） 技术框架，使大规模语言模型（LLM） 的 全参数微调（Full Fine-Tuning） 在低显存环境下成为可能。例如，它可以在仅 18GB 显存的 GPU 上微调 OPT-175B，极大降低硬件门槛。
✨ 主要特点
✅ 零阶 CPU 离载（ZO CPU Offloading）：减少 GPU 内存占用，优化数据传输，提高训练效率。
✅ 动态调度（Dynamic Scheduling）：智能优化计算与通信的重叠，提高 GPU 利用率，避免训练延迟。
✅ 超大规模模型支持（Very Large Model Capability）：可在单卡 18GB GPU 运行 175B 级别的大模型微调。
✅ 高效性验证（Empirical Validation）：实验证明 ZO2 在不影响时间成本和精度的前提下，高效完成超大模型训练。
🎯 适用场景
🔍 低显存环境下的 LLM 训练：解决高性能计算资源受限问题，让个人开发者或小型实验室也能参与大模型训练。
📉 优化计算资源使用：减少 GPU 需求，降低企业或研究机构的计算成本。
🤖 大模型微调（Full Fine-Tuning）：适用于需要全参数微调的应用，如自然语言处理（NLP）、生成式 AI、语义搜索等。
⚡ 轻量级部署与实验：快速验证大模型微调策略，无需昂贵的多 GPU 服务器。
🚀 关键技术解析
📌 GPU 内存占用情况（基于 OPT 模型）
模型参数量 1.3B 2.7B 6.7B 13B 30B 66B 175B
显存需求（GB） 3.75 4.14 4.99 6.18 8.86 12.07 18.04
📌 动态离载（Dynamic Offloading）
• 计算-通信并行优化，确保 GPU 计算与数据传输高效协同。
• 自动分配计算任务，避免不必要的显存占用。
📌 兼容 Hugging Face Transformers
• 支持 Hugging Face 生态系统，可直接用于 OPT、GPT、BLOOM 等主流大模型的微调。
• 提供 ZOTrainer / ZOSFTTrainer 训练器，适用于不同微调任务。
📌 MeZO-SGD 优化器
• 采用 零阶优化（Zeroth-Order Optimization），减少梯度计算压力，提升训练效率。
上篇：
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