DeepSpeed入门学习资料汇总-深度学习优化软件套件

Ray

DeepSpeed入门学习资料汇总-深度学习优化软件套件

DeepSpeed是由微软开发的深度学习优化软件套件,旨在实现大规模模型的高效训练和推理。它提供了一系列创新技术,使得训练和部署数十亿甚至万亿参数的模型成为可能。本文汇总了DeepSpeed的主要学习资源,帮助读者快速入门这个强大的工具。

1. DeepSpeed简介

DeepSpeed的主要特点包括:

  • 支持训练/推理具有数十亿到万亿参数的密集或稀疏模型
  • 实现出色的系统吞吐量,可高效扩展到数千个GPU
  • 在资源受限的GPU系统上进行训练/推理
  • 实现前所未有的低延迟和高吞吐量推理
  • 通过极致压缩实现无与伦比的推理延迟和模型大小缩减

DeepSpeed四大支柱

DeepSpeed主要包含四大技术支柱:

  1. DeepSpeed-Training: 高效大规模模型训练
  2. DeepSpeed-Inference: 高性能推理
  3. DeepSpeed-Compression: 模型压缩
  4. DeepSpeed4Science: 科学计算AI加速

2. 官方文档和教程

3. 核心功能介绍

4. 与其他框架的集成

DeepSpeed可以与多个流行的深度学习框架集成:

5. 实践案例

DeepSpeed已被用于训练多个大规模语言模型,包括:

这些案例展示了DeepSpeed在实际大规模模型训练中的应用。

6. 社区资源

通过以上资源,读者可以全面了解DeepSpeed的功能和用法,快速将其应用到自己的深度学习项目中。DeepSpeed作为一个强大的优化工具,正在推动大规模AI模型的发展,值得每一位深度学习从业者学习和使用。

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DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

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XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包,支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型,并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed,支持多种优化技术,并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中,适应多种应用场景。

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DeepSpeed

DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。

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Open-ChatGPT是一个开源库,能够使用个人数据和最少的计算资源训练个性化的ChatGPT模型。该库提供端到端训练框架,支持分布式训练和卸载,适用于使用DeepSpeed和RLHF技术训练的模型。项目还包括Stanford Alpaca Lora的最新实现,并提供丰富的公开指令调整和RLHF数据集,便于开发者和研究人员使用。

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SwissArmyTransformer是一个灵活且强大的库,用于开发和优化各种Transformer变体模型,如BERT、GPT、T5等。该库通过轻量级混合组件支持多种用途,并结合DeepSpeed-ZeRO和模型并行技术,提供了大规模模型预训练和微调的最佳实践。只需几行代码即可实现前缀调优和缓存自动回归模型,适用于大规模分布式训练和高效推理。

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DeeperSpeed是DeepSpeed库的分支,专为EleutherAI的GPT-NeoX项目优化。该项目提供两个版本:1.0版保留了训练GPT-NeoX-20B和Pythia Suite所用的稳定版本,2.0版则基于最新DeepSpeed构建并持续更新。DeeperSpeed通过优化训练流程,提高了大型语言模型的开发效率。

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