DeepSpeed

DeepSpeed官网,微软開發的開源深度学習優化库,大規模模型分布式訓练的工具

什么是DeepSpeed?

DeepSpeed是微软推出的大規模模型分布式訓练的工具，主要實现了ZeRO并行訓练算法。DeepSpeed是一个由微软開發的開源深度学習優化库，旨在提高大規模模型訓练的效率和可擴展性。它透過多种技術手段来加速訓练，包括模型并行化、梯度累积、动態精度缩放、本地模式混合精度等。DeepSpeed还提供了一些辅助工具，如分布式訓练管理、記憶體優化和模型压缩等，以帮助開發者更好地管理和優化大規模深度学習訓练任務。此外deepspeed基于pytorch构建，只需要简單修改即可迁移。DeepSpeed已經在許多大規模深度学習專案中得到了应用，包括语言模型、圖像分类、目标检测等等。

DeepSpeed官网: https://www.deepspeed.ai/

github開源地址: https://github.com/microsoft/DeepSpeed

DeepSpeed 只需單擊一下即可實现类似 ChatGPT 的模型訓练，与 SOTA RLHF 系統相比，速度提高了 15 倍，在所有規模上都降低了前所未有的成本

DeepSpeed 是一个深度学習優化库，使分布式訓练和推理變得简單、高效和有效。

DeepSpeed Chat三大核心功能

DeepSpeed Chat是一种强大的對话式AI模型，具有简化訓练和增强推理体验的核心功能。它透過以下三个方面提供優化：

1. 訓练和推理的简化： DeepSpeed Chat透過简化訓练过程和提供推理API，使開發者能够轻松进行多个訓练步驟，并在完成后进行對话式交互测試。这样，開發者只需一个脚本就能實现訓练和推理，简化了整个開發流程。
2. DeepSpeed-RLHF模块： DeepSpeed-RLHF模块采用了InstructGPT論文中的訓练模式，并提供了資料抽象和混合功能，支持開發者使用多个不同来源的資料源进行訓练。这样，開發者可以更靈活地選择和组合資料，提高模型的訓练效果和表现能力。
3. DeepSpeed-RLHF系統： DeepSpeed團队將訓练引擎和推理引擎整合為一个統一的混合引擎（DeepSpeed Hybrid Engine，简称DeepSpeed-HE），用于RLHF訓练。这个系統能够無缝地在推理和訓练模式之间切换，并利用DeepSpeed-Inference的各种優化。这样一来，DeepSpeed-HE在大規模訓练中展现出無与倫比的效率和性能。

   

DeepSpeed-RLHF系統的優势在于其高效性、經濟性和擴展性：

高效且經濟：DeepSpeed-HE比现有系統快15倍以上，使RLHF訓练變得快速且經濟實惠。例如，使用DeepSpeed-HE在Azure云上訓练一个OPT-13B模型只需9小时，訓练一个OPT-30B模型只需18小时，而且成本分别不到300美元和600美元。

卓越的擴展性：DeepSpeed-HE能够支持訓练擁有數千亿参數的模型，并在多節点多GPU系統上展现出卓越的擴展性。即使是一个擁有130亿参數的模型，也只需1.25小时就能完成訓练。對于擁有1750亿参數的模型，使用DeepSpeed-HE进行訓练也只需不到一天的时间。

實现RLHF訓练的普及化：DeepSpeed-HE仅凭單个GPU就能支持訓练超过130亿参數的模型。这使得那些無法使用多GPU系統的資料科学家和研究者能够轻松創建轻量級和大型且功能强大的RLHF模型，以滿足不同的使用場景需求。

DeepSpeed Chat透過其强大的功能和優化，使得訓练和推理對话式AI模型變得更加高效、經濟和易于擴展，从而推动了RLHF訓练的發展和普及化。