使用 Optimum Habana 在 Intel Gaudi 上加速模型训练与推理

Optimum Habana 是 Hugging Face 开发的一个开源库，旨在帮助开发者在 Intel® Gaudi® AI 加速器（HPU，Habana Processing Unit） 上高效地训练和推理大规模的机器学习模型，特别是 Transformer 和 Diffuser 模型。

它作为 Hugging Face Optimum 系列工具的一部分，专注于优化模型在 Gaudi 硬件上的性能，使开发者能够更轻松地利用 Gaudi 加速器的计算能力。

主要功能

• 模型加载和部署： 直接在 Gaudi 设备上加载和运行 Hugging Face 模型。
• 高效训练： 支持分布式训练，优化模型在多卡 Gaudi 集群上的训练速度和内存使用。
• 推理优化： 利用 Gaudi 的加速特性，优化模型推理速度，降低延迟。
• 兼容性强： 支持多种模型架构，如 BERT、GPT-2、Llama、Stable Diffusion 等，适用于文本生成、问答、图像生成等任务。

典型应用场景

• 自然语言处理（NLP）： 文本分类、问答系统、机器翻译等。
• 计算机视觉： 图像分类、目标检测、生成式对抗网络（GAN）等。
• 音频处理： 语音识别、音频分类等。

特点：

• 性能优化： 充分发挥 Gaudi 加速器的潜能，加速训练和推理。
• 成本效益： Gaudi 提供更具性价比的 AI 训练和推理解决方案。
• 易于集成： 兼容 Hugging Face Transformers 生态，开发者可以无缝迁移现有模型。

安装方法：

1、使用最新稳定版本：

pip install --upgrade-strategy eager optimum[habana]

此命令将安装最新的稳定版本，并确保 optimum-habana 升级到最新版本。

2、从源代码安装最新开发版本：

pip install git+https://github.com/huggingface/optimum-habana.git
git clone https://github.com/huggingface/optimum-habana

3、使用 transformers_future 分支以获取 Transformers 的最新更改：

pip install git+https://github.com/huggingface/optimum-habana.git@transformers_future
git clone -b transformers_future https://github.com/huggingface/optimum-habana

安装依赖：

若要在 HPUs 上使用 DeepSpeed，还需运行以下命令：

pip install git+https://github.com/HabanaAI/DeepSpeed.git@1.19.0

安装每个示例的依赖：

pip install -r requirements.txt

使用方法：

Optim