安装deepspeed

DeepSpeed是一个用于训练大型模型的深度学习优化库，它可以在单个GPU上训练比以前更大的模型，也可以在分布式环境中训练更大的模型。以下是安装DeepSpeed的步骤：

1. 安装依赖项：DeepSpeed需要安装PyTorch和CUDA。请确保您已经安装了这些依赖项。

2. 克隆DeepSpeed仓库：使用以下命令克隆DeepSpeed仓库：

   git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git

3. 安装DeepSpeed：进入DeepSpeed目录并运行以下命令进行安装：

   cd DeepSpeed
   DS_BUILD_CPU_ADAM=1 ./install.sh

如果您想使用FusedAdam优化器，则可以将DS_BUILD_CPU_ADAM设置为0。

4. 验证安装：安装完成后，您可以运行以下命令验证DeepSpeed是否正确安装：

   ds_report

如果一切正常，您应该看到有关您系统和DeepSpeed配置的信息。

希望这些步骤能够帮助您安装DeepSpeed。如果您需要更多帮助，请参考DeepSpeed官方文档。

相关问题

window安装deepspeed

要在 Windows 上安装 DeepSpeed，您需要首先安装以下依赖项：

- Python 3.6 或更高版本
- CUDA 10.1 或更高版本
- cuDNN 7.6.5 或更高版本
- NCCL 2.4.8 或更高版本

然后，您需要使用以下命令将 DeepSpeed 安装到您的 Python 环境中：

pip install deepspeed

请注意，您需要在安装 DeepSpeed 之前安装 PyTorch，因为 DeepSpeed 是 PyTorch 的扩展。

安装完成后，您可以使用以下命令验证 DeepSpeed 是否已正确安装：

deepspeed --version

如果您看到了 DeepSpeed 的版本号，则说明它已成功安装。

windows安装deepspeed

装DeepSpeed需要以下步骤：

1. 确保你的电脑已经安装了Visual Studio 2022、CUDA v11.8和Python 3.10以及PyTorch2.0.0+cu118。

2. 下载DeepSpeed，可以使用以下命令在命令行中下载：

   git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git

3. 修改DeepSpeed文件夹中的setup.py文件，在文件中添加以下三行环境变量：

   os.environ['DISTUTILS_USE_SDK']='1'
   os.environ['DS_BUILD_AIO']='0'
   os.environ['DS_BUILD_SPARSE_ATTN']='0'

4. 修改DeepSpeed文件夹中的csrc\quantization\pt_binding.cpp文件，将类型std::vector<long int>修改为std::vector<long long>。

5. 进入DeepSpeed文件夹，运行build_win.bat文件进行编译。

6. 编译成功后，卸载旧版本的deepspeed，然后使用以下命令安装新版本的deepspeed：

   pip uninstall -y deepspeed
   pip install "dist\deepspeed-*.whl"