deepspeed教程

Deepspeed 是微软开发的一个深度学习训练优化工具库，具有高效的混合精度训练、大规模分布式训练、模型并行训练等功能，可用于加速大型深度学习模型的训练。以下是使用 Deepspeed 进行分布式训练的教程：

1. 安装 Deepspeed

Deepspeed 支持 Linux 和 Windows 操作系统，可以通过 pip 或 GitHub 安装。安装命令如下：

pip install deepspeed

或者从 GitHub 下载源码安装：

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git
cd DeepSpeed
pip install -r requirements.txt

2. 准备数据集

在进行分布式训练之前，需要准备好数据集。可以使用 PyTorch 数据加载器或自定义数据加载器。

3. 编写代码

编写代码时，需要使用 Deepspeed 提供的分布式训练 API。以下是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from deepspeed.ops.adam import FusedAdam
from deepspeed.utils.timer import SynchronizedWallClockTimer
from deepspeed.runtime import deepspeed_init

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]
    
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

def train():
    # Initialize DeepSpeed
    deepspeed.init_distributed()
    
    # Load data
    dataset = MyDataset([torch.randn((10,)) for i in range(100)])
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
    
    # Create model and optimizer
    model = MyModel().to(deepspeed.device())
    optimizer = FusedAdam(model.parameters())
    
    # Create timer
    timer = SynchronizedWallClockTimer()
    
    # Train
    for epoch in range(10):
        for step, batch in enumerate(dataloader):
            # Zero gradients
            model.zero_grad()
            
            # Forward pass
            x = batch.to(deepspeed.device())
            y = model(x)
            
            # Compute loss
            loss = torch.mean(y)
            
            # Backward pass
            loss.backward()
            
            # Update weights
            optimizer.step()
            
            # Update timer
            timer.update()
            
            # Print progress
            if step % 10 == 0:
                print(f"Epoch {epoch}, step {step}: loss={loss.item()}, time={timer.avg_time}")
    
if __name__ == "__main__":
    train()

4. 运行代码

在运行代码之前，需要设置环境变量 `LOCAL_RANK` 和 `WORLD_SIZE`，以指定每个进程的本地排名和总进程数。可以使用以下命令运行代码：

mpirun -n 4 -H localhost:4 \
    -x NCCL_DEBUG=INFO -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH \
    -x LOCAL_RANK -x WORLD_SIZE \
    python train.py

其中 `-n 4` 表示使用 4 个进程进行分布式训练，`-H localhost:4` 表示在本地运行 4 个进程，`-x` 选项用于设置环境变量。

以上是使用 Deepspeed 进行分布式训练的基本教程，更多详细内容可以参考 Deepspeed 官方文档。