Window系统安装deepspeed库

文章讲述了用户在Windows系统中遇到deepspeed库安装问题,通过pipinstall时出现错误,特别是关于async_io编译失败。解决方法是明确指定版本pipinstalldeepspeed=0.3.16。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Window系统安装deepspeed库

直接运行pip install deepspeed报错:

  error: subprocess-exited-with-error
 
  × python setup.py egg_info did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [13 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "<string>", line 2, in <module>
        File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
        File "C:\Users\8\AppData\Local\Temp\pip-install-32mrgogm\deepspeed_9dfd958a39eb4471bdb0a29f7760ef77\setup.py", line 162, in <module>
          abort(f"Unable to pre-compile {op_name}")
        File "C:\Users\8\AppData\Local\Temp\pip-install-32mrgogm\deepspeed_9dfd958a39eb4471bdb0a29f7760ef77\setup.py", line 51, in abort
          assert False, msg
      AssertionError: Unable to pre-compile async_io
      DS_BUILD_OPS=1
      [93m [WARNING] [0m async_io requires the dev libaio .so object and headers but these were not found.
      [93m [WARNING] [0m If libaio is already installed (perhaps from source), try setting the CFLAGS and LDFLAGS environment variables to where it can be found.
      [93m [WARNING] [0m One can disable async_io with DS_BUILD_AIO=0
      [31m [ERROR] [0m Unable to pre-compile async_io
      [end of output]
 
  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: metadata-generation-failed
 
× Encountered error while generating package metadata.
╰─> See above for output.
 
note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
hint: See above for details.

解决

加上版本

pip install deepspeed==0.3.16
<think>好的,我现在需要回答用户关于如何使用DeepSpeed进行大模型微调的问题。首先,我要理解用户的需求。他们可能是在处理大规模语言模型时遇到了资源限制的问题,想通过DeepSpeed来优化微调过程。接下来,我需要回忆DeepSpeed的相关知识,尤其是微调方面的技术。 根据用户提供的引用内容,引用[1]提到DeepSpeed提供了一整套优化工具,比如ZeRO优化、参数高效微调支持、混合精度和量化技术。引用[2]以FLAN-T5 XXL为例展示了如何结合Transformers使用DeepSpeed。引用[3]则提到了启动训练的命令。这些信息都是关键点,需要整合到回答中。 接下来,我应该按照用户的系统级指令来组织内容。首先,确保所有数学公式正确使用$...$或$$...$$格式。不过在这个问题中可能涉及较少的数学公式,更多的是技术步骤和配置。然后结构要清晰,分步骤讲解,帮助用户逐步实现微调。 可能需要涵盖以下几个部分: 1. 环境准备:安装DeepSpeed和相关。 2. 代码调整:修改训练脚本以集成DeepSpeed。 3. 配置文件:创建DeepSpeed的配置文件,设置优化参数。 4. 启动训练:使用deepspeed命令启动训练。 5. 优化技术:解释ZeRO的不同阶段、混合精度训练、梯度检查点等。 6. 实际案例:结合引用[2]中的FLAN-T5例子,说明具体应用。 需要确保每个步骤都有具体的示例,比如给出代码片段或配置文件的示例。同时,要检查引用是否正确标注,比如在提到ZeRO优化时引用[1],在举例时引用[2],启动命令引用[3]。 还要注意用户要求生成相关问题,因此最后需要列出几个相关问题,如DeepSpeed的优化技术细节、配置文件参数、资源不足时的解决方案,以及实际应用案例等。 在写作过程中,要使用中文,保持回答真实可靠,结构清晰。可能需要参考官方文档或可靠教程来确保步骤的准确性,但用户已经提供了相关引用,可以主要依赖这些引用内容。 最后,检查是否遗漏了任何用户的问题点,比如是否涵盖了安装、配置、启动和优化技术,是否引用了正确的来源,是否符合格式要求,特别是代码块和引用标识是否正确。</think>以下是如何使用DeepSpeed进行大模型微调的分步指南: ### 一、环境准备 1. 安装DeepSpeed和依赖 ```bash pip install deepspeed transformers torch ``` 2. 验证安装是否成功 ```bash ds_report # 查看CUDA、NCCL等组件状态 ``` ### 二、代码集成 1. 修改训练脚本(以HuggingFace Transformers为例) ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments # 增加DeepSpeed配置路径参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", deepspeed="./ds_config.json", # 关键配置入口[^3] ... ) ``` ### 三、配置文件示例(ds_config.json) ```json { "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16 }, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 5e-5 } }, "scheduler": { "type": "WarmupLR", "params": { "warmup_min_lr": 0, "warmup_max_lr": 5e-5, "warmup_num_steps": 1000 } }, "zero_optimization": { "stage": 3, # ZeRO第三阶段优化[^1] "offload_optimizer": { "device": "cpu" } }, "gradient_accumulation_steps": 4 } ``` ### 四、核心优化技术 1. **ZeRO优化** - Stage 1: 优化器状态分区 - Stage 2: 梯度+优化器状态分区 - Stage 3: 参数+梯度+优化器状态全分区[^1] 2. **混合精度训练** ```json "fp16": { "enabled": true, "loss_scale_window": 1000 } ``` 3. **梯度检查点技术** ```python model.gradient_checkpointing_enable() # 减少显存消耗30%+ ``` ### 五、启动训练 使用DeepSpeed分布式启动器: ```bash deepspeed --num_gpus=4 train.py \ # 指定GPU数量 --deepspeed ds_config.json # 指定配置文件 ``` ### 六、实战案例(FLAN-T5 XXL微调) 1. 加载预训练模型 ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/flan-t5-xxl") ``` 2. 配置DeepSpeed训练参数 ```python training_args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, deepspeed="./ds_config.json" ) ``` 3. 启动训练后显存优化效果: - 基础显存需求:~48GB/GPU - 使用ZeRO Stage3 + offload:~16GB/GPU[^2]
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