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背景介绍

在深度学习领域，我们经常面临着训练大规模语言模型的挑战。这些模型具有数十亿或数万亿个参数，而传统的训练方法在效率和速度上往往表现欠佳。为了解决这个问题，Microsoft 开发了 DeepSpeed，一个易于使用的深度学习优化软件套件，为训练和推理提供了前所未有的规模和速度。

GitHub 开源项目 microsoft/DeepSpeed 在 GitHub 有超过 29.4k Star，用一句话介绍该项目就是：“DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.”。

项目介绍

DeepSpeed 致力于解决分布式训练和推理中的性能瓶颈。它提供了丰富的功能和设计，包括以下特点：

1、高效稀疏和密集计算：DeepSpeed 可以处理包含数十亿或数万亿个参数的稀疏或密集模型，实现高效的训练和推理。

2、可伸缩性：DeepSpeed 能够有效地扩展到数千个 GPU，实现出色的系统吞吐量。无论是规模较小的训练任务，还是超大规模的语言模型训练，DeepSpeed 都能轻松胜任。

3、资源受限环境下的训练：DeepSpeed 专为资源受限的 GPU 系统设计，可以在有限的硬件资源下实现高效的训练。

4、灵活易用：DeepSpeed 提供了简单易懂的 API 和命令行工具，使用户能够方便地配置和控制深度学习训练和推理过程。

如何使用

DeepSpeed 的安装和使用非常简单。你可以按照项目 README 中提供的步骤进行安装，并参考文档中的示例代码来进行训练和推理。

以下是一个简单的代码示例：

import deepspeed

# 加载DeepSpeed配置
ds_config = {
    "activation_checkpointing": True,
    "fp16": {
        "enabled": True,
        "loss_scale": 0.1,
        "initial_scale_power": 16
    },
    "zero_optimization": {
        "stage": 2,
        "optimizer": {
            "type": "Adam",
            "params": {
                "lr": 0.001
            }
        }
    }
}

# 初始化DeepSpeed Engine
model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
    model=model,
    optimizer=optimizer,
    config_params=ds_config
)

# 在DeepSpeed Engine上训练模型
with deepspeed.training_engine(model, optimizer) as engine:
    for batch in dataloader:
        # 执行训练步骤
        engine.backward(batch)
        engine.step()

DeepSpeed 已经用来在下面多个模型上进行训练，其适应性和可扩展性已经得到了充分的验证。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed

开源项目作者：microsoft

以下是参与项目建设的所有成员：

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