deepspeed 的最佳实践
时间: 2023-11-18 14:06:02 浏览: 42
DeepSpeed 的最佳实践包括以下几点:
1. 配置超参数 -p 设置流水并行数,如果 micro batch num == pp num ,则此时是最佳实践配置。
2. 使用 DeepSpeedHybridEngine 优化引擎来支持模型在训练和推理两种模式中自动切换并享有相应优化,提高训练效率。
3. 在 RLHF 的训练中,建议将 per_device_train_batch_size 设置为 per_device_mini_batch_size,并且生成一个 prompt_batch 就立刻开始训练,采用 On-Policy 强化学习的方式进行训练。
4. 对于无监督训练的损失设置系数(unsup_coef),需要进行多次尝试来找到最佳的超参数配置。
5. 鼓励用户多做尝试并分享出自己的调参经验。
相关问题
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。
deepspeed 编译
DeepSpeed 是微软推出的一种针对深度学习框架进行加速的工具。它通过优化模型训练和推理的过程,提高了计算效率和性能。
DeepSpeed 提供了许多编译功能,以进一步优化深度学习任务的执行效率。编译是指将源代码转化为可执行的机器语言的过程,这样可以显著减少运行时的开销。
具体来说,DeepSpeed 的编译功能主要有两个方面的作用:
首先,DeepSpeed 可以将深度学习任务的计算图进行静态编译,提前优化模型的计算过程。通过静态图编译,DeepSpeed 可以对模型的计算图进行层次化的优化,减少不必要的计算,降低内存消耗,并且可以充分利用硬件加速的能力。这样一来,在模型执行过程中可以显著提高计算速度和效率。
其次,DeepSpeed 还提供了动态重编译的功能。这意味着在模型运行过程中,DeepSpeed 可以根据不同的硬件配置和条件,动态地对模型进行重编译和优化。这种动态编译和优化能够根据具体的资源使用情况和需求,实现最佳的性能和效率平衡。
通过以上的编译功能,DeepSpeed 成为了一个强大的工具,可以帮助研究人员和开发者提升深度学习任务的执行速度和性能。无论是在训练过程中还是推理过程中,DeepSpeed 都可以通过编译技术加速计算,提高模型的效果。这对于处理大规模数据和复杂模型的深度学习任务来说,具有非常重要的意义。
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