15.9 DeepSpeed ZeRO实战宝典：7B到千亿模型显存暴降64倍配置指南

于 2025-07-30 10:52:02 发布
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分类专栏： 掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调，打造核心竞争力 文章标签： 人工智能 llama 机器学习 chatgpt 深度学习
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DeepSpeed ZeRO实战宝典：7B到千亿模型显存暴降64倍配置指南

DeepSpeed ZeRO 配置详解

（一）ZeRO 技术核心原理

ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）技术通过三种显存优化策略实现大模型训练效率的指数级提升：

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在安装依赖的时候 发现了这样的报错 查看一下npm的版本 npm -v 发现是版本过低 升级一下版本 npm install -g npm 这个时候的版本 如果还是报错 那么可以尝试一下 安装提示的vue-loader对应版本，发现就可以了，命令如下： npm install vue-loader@15.9.7 -D ...
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Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
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使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
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车载图传系统：移动场景下的 “信息中枢”
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Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的。后续待添加基于数据挖掘检测算法。第三方异常检测算法库。
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