deep speed 超大深度学习语言模型训练技术

最新推荐文章于 2025-04-04 00:58:48 发布

archimekai

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大语言模型原理与工程实践：大语言模型训练工程实践DeepSpeed 架构

AI大模型应用之禅

05-27

415

1. 背景介绍随着深度学习技术的不断发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）的核心技术之一。最近几年，随着LLM的规模不断扩大，例如GPT-3、BERT等，LLM的应用领域也得到了很大的拓展。然而，训练大规模的语言模型需要大量的计算资源和时间，这也导致了人们对LLM训练过程中的性能优化

在Kubernetes上部署分布式深度学习训练平台

AI天才研究院

07-19

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1.1 什么是深度学习？深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支领域，它利用神经网络算法来进行非监督学习、分类和回归等任务，特别适用于图像、文本、声音等复杂高维数据，通过深层次的神经网络逐步提取数据特征，实现预测和决策。其发展历史可追溯至20世纪90年代。1.2 为什么需要深度学习？深度学习技术的出现赋予了计算机视觉、自然语言处理等领域巨大的突破性进展。这使得深度学习技术得到广泛应用，如自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、视频分析、垃圾邮件过滤、生物信息分析、股市预测等。

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deepspeed入门

weixin_40777649的博客

05-09

3033

4. 如果其他配置相同，ZeRO-3 可能会比 ZeRO-2 慢，因为除了 ZeRO-2 之外，前者还必须收集模型权重。4.1 deepspeed 配置主要包括：精度配置模块，优化器模块、零冗余优化器模块、预热调度器模块、batch_size/梯度等模块。2. ZeRO-1主要优化优化器的存储，ZeRO-2进一步优化模型参数和优化器状态的存储，而ZeRO-3还包括对激活的优化。1. ZeRO-1、ZeRO-2和ZeRO-3是递进的优化级别，每个级别都在前一个级别的基础上减少更多的内存冗余。

DeepSpeed

最新发布

专注分享编程开发与技术进阶干货！

04-04

1448

DeepSpeed是由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。它专为分布式训练和推理而设计，通过一系列创新技术使得训练和部署超大规模模型。

大型语言模型，真的能够理解人类吗？

AI科技大本营

01-25

2205

作者 |Blaise Aguera y Arcas 译者 | 弯月出品 | 优快云（ID：优快云news）简介大型语言模型（Large language model，简称LLM）...

DeepSpeed：DeepSpeed是一个深度学习优化库，可让分布式培训变得轻松，高效，有效

02-04

是一个深度学习优化库，可让分布式培训变得轻松，高效和有效。 10倍大型号训练速度提高10倍最小的代码更改 DeepSpeed为所有人提供了极端规模的模型培训，从在大型超级计算机上进行数据科学家培训到在低端群集甚至在单个GPU上进行培训的人员：极高的规模：使用当前拥有数百个设备的GPU集群，DeepSpeed的3D并行性可以有效地训练具有数万亿参数的深度学习模型。极高的内存效率：DeepSpeed的ZeRO-Offload仅需一个GPU，即可训练具有超过10B参数的模型，比现有技术大10倍，使数十亿参数的模型训练民主化，从而使许多深度学习科学家可以探索更大更好的模型楷模。极长的

Halcon DeepLearning深度学习模型训练及预测流程（目标检测为例）

weixin_42511814的博客

08-09

6838

😐 😐 😐。

大模型训练微调技术介绍

kcarly的专栏

02-28

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微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，利用少量特定领域数据进行二次训练的过程。其核心思想是利用预训练模型已经学习到的通用知识和特征，通过调整模型参数来适应新任务或数据集。微调的优势在于能够显著减少训练时间和计算资源的消耗，同时提升模型在实际任务中的表现。

深度数据效率：通过高效数据采样和路由提高大规模深度学习模型的质量和训练效率

qq_35480722的博客

03-07

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模型和数据集GPT-3 1.3B：使用了公共数据集《Pile》进行预训练。BERT-large：使用了公共数据集《Pile》进行预训练。GPT-2 350M：使用了PTB（Penn Treebank）数据集进行微调。ViT：使用了CIFAR10、CIFAR100和ImageNet数据集进行微调。数据集详细信息Pile：一个包含800GB多样化文本的数据集，用于语言模型预训练。PTB：Penn Treebank数据集，用于GPT-2的微调。

大模型训练框架（三）DeepSpeed

深数研究院

12-20

2372

ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）是DeepSpeed中的关键技术之一，它是为了解决大规模分布式训练中的内存瓶颈问题而设计的优化器。ZeRO通过优化模型状态的存储和通信来大幅减少所需的内存占用，使得可以在有限的资源下训练更大的模型。DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库，它旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性，而ZeRO是其核心组件之一，用于优化内存使用，允许训练更大的模型。

DeepSpeed介绍

墨路~~的博客

04-26

1万+

DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。它通过多种技术手段来加速训练，包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。DeepSpeed还提供了一些辅助工具，如分布式训练管理、内存优化和模型压缩等，以帮助开发者更好地管理和优化大规模深度学习训练任务。此外，deepspeed基于pytorch构建，只需要简单修改即可迁移。DeepSpeed已经在许多大规模深度学习项目中得到了应用，包括语言模型、图像分类、目标检测等等。

[LLM]大模型训练DeepSpeed(一)-原理介绍

摩登都市天空---专栏

05-17

5万+

DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。与其他框架相比，DeepSpeed支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。其中，主要优势在于支持更大规模的模型、提供了更多的优化策略和工具（例如 ZeRO 和 Offload 等）

DeepSpeed：PyTorch优化库，使模型分布式训练能高效使用内存和更快速

duzm200542901104的专栏

11-13

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DeepSpeed是一个PyTorch优化库，它能让大模型的分布式训练更加节省内存和更快速。它的核心是ZeRO,ZeRO让大规模的训练大模型成为可能。在GPU受限的环境下，ZeRO可以将优化器内存和计算从GPU卸载到CPU从而利用单个GPU训练大模型。DeepSpeed 已经集成到Transformers Trainer里面完成ZeRO所有的状态和卸载。我们需要做的只是提供一个配置文件或者使用一个已经提供好的文件模版。针对推理，Transformers支持ZeRO-3和卸载，从而允许加载超大模型。

超大模型分布式训练DeepSpeed教程

习惯与规则决定命运

09-20

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DeepSpeed教程项目链接简介 deep speed是微软的新大规模模型分布式训练的工具。专门为训练超大模型而生。号称可以训练10B参数的模型。比目前最好的模型大10倍，训练速度块10倍。兼容pytorch的模型，可以改动最少代码。下图是展示训练bert需要的时间，基本同gpu的数量成线性相关。安装下载code(0.3.0) git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git 安装python环境需要注意pytroch cud

DeepSpeed入门

smartcat2010的博客

06-09

942

分布式和mixed-precision等，都包含在deepspeed.initialize和model_engine里面了；--exclude: 黑名单节点和GPU编号；例：--exclude="worker-2:0@worker-3:0,1"--include: 白名单节点和GPU编号；例：--include="worker-2:0,1"支持transformers: --deepspeed，以及config文件；--num_nodes：在几台机器上跑；--num_gpus：在几张GPU卡上跑；

LLM-分布式训练工具（一）：DeepSpeed【微软】【大模型分布式训练工具，实现ZeRO并行训练算法】【zero3配置将模型参数切分后分配到不同的显卡中，突破单张显卡容量不足以加载模型参数的限制】

u013250861的博客

06-10

9183

DeepSpeed是微软推出的大规模模型分布式训练的工具，主要实现了ZeRO并行训练算法。本文是huggingface的DeepSpeed文档的笔记，做查询和备忘，初次学习建议结合原始文档食用。

DeepSpeed操作

m0_53936504的博客

02-17

442

原因：如果使用torch的scheduler，由于需要提供optimizer参数，假如optimizer是用的deepspeed实现的optimizer，会报错（因为不是torch里的optimizer类）。解决：sudo mount -o remount,size=16G /dev/shm。看下自己的deepspeed的json文件中使用的是什么类型。解决方法2：使用deepspeed自带的学习率调度器。按照步骤把自己的模型继承deepspeed。环境配置按照上面视频中博主的过程即可。

deep speed安装

02-25

DeepSpeed 是由微软研究院推出的一个深度学习优化库，旨在提升大规模模型训练的速度、效率以及减少资源消耗。它支持 PyTorch 框架，并提供了一系列功能如零冗余优化器 (ZeRO) 等级 0 到等级 3 的内存优化技术。为了安装 DeepSpeed，在这里我们给出一种基于 Anaconda 和 pip 工具的方式来进行操作： ### 方式一：通过pip工具直接安装如果你已经配置好 Python 虚拟环境并激活了该环境，则可以直接运行下面命令完成安装： ```bash # 安装最新的稳定版本 pip install deepspeed ``` 这种方式最为简便，适合大多数用户快速上手使用。 ### 方式二：从源码构建最新特性版对于想要获取一些实验性的新特性和改进的开发者来说，可以从 GitHub 克隆仓库然后本地编译安装： 1. 首先克隆官方 Git 库到本机: ```bash git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git cd DeepSpeed ``` 2. 根据提示选择合适的分支或者标签检出特定的历史快照; 3. 执行以下指令进行打包及安装过程: ```bash python setup.py install ``` 注意这一步骤可能会依赖于额外软件包和系统层面的支持，请参照 [官方文档](https://www.deepspeed.ai/getting-started/#installation) 进行检查是否满足所有前提条件后再继续下一步动作。另外需要注意的是，由于 GPU 加速可以极大提高性能效果，因此建议确保 NVIDIA CUDA Toolkit 版本匹配并且显卡驱动正常工作。