deepspeed chat 安装

您好！感谢您的提问。关于Deepspeed Chat的安装问题，我可以为您提供一些参考。Deepspeed Chat是一个基于PyTorch和Deepspeed的分布式训练框架，它可以快速训练大规模的语言模型。在安装之前，您需要确保您的系统满足以下要求：使用Linux操作系统，安装了PyTorch和Deepspeed等相关工具。您可以按照官方文档上的指南进行安装配置，具体的步骤可以参考官方文档。希望这些信息能够对您有所帮助！

相关问题

deepspeed-chat实战

DeepSpeed-Chat是一个用于训练ChatGPT类似模型的工具，它可以帮助用户以更高效、更经济的方式进行强化学习训练。你可以在GitHub上找到DeepSpeed-Chat的示例代码和文档[1] [2]。DeepSpeed-Chat的训练过程分为三个阶段：有监督的微调、奖励模型微调和人工反馈强化学习[3]。在第一阶段，使用有监督学习的方法对模型进行微调。在第二阶段，对模型进行奖励模型微调，以提高模型的性能。在第三阶段，使用人工反馈强化学习的方法进一步优化模型。DeepSpeed Chat提供了详细的训练说明，可以帮助用户更好地理解和使用这个工具[3]。

deepspeed lora

### 如何在 DeepSpeed 中应用 LoRA 进行模型微调或加速训练

#### 使用 DeepSpeed 和 LoRA 的背景介绍

DeepSpeed 是由微软开发的一个深度学习优化库，旨在提高大规模神经网络的训练效率和性能。通过利用分布式计算和其他优化技术，DeepSpeed 可以显著减少训练时间和资源消耗。另一方面，LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术允许仅调整少量参数来适应新任务，从而节省内存并加快收敛速度。

当结合这两者时，在不牺牲精度的情况下能够极大地提升训练效率。具体来说，可以通过配置特定于 DeepSpeed 的超参数以及指定要应用于哪些模块来进行低秩适配[^1]。

#### 实现步骤

为了在基于 PyTorch 的项目中集成这两个工具，通常会遵循如下做法：

- **安装依赖项**

首先确保已经正确设置了环境，并且安装了最新版本的 `transformers` 库以及其他必要的包:

pip install deepspeed transformers accelerate loralib

- **准备数据集与预处理**

加载所需的数据集并对输入进行适当编码以便传递给模型。这一步骤可以根据实际应用场景有所不同；对于中文对话场景可能涉及分词器的选择等操作。

- **定义模型结构**

创建一个继承自 `PreTrainedModel` 类的新类实例作为基础架构，接着引入来自 Hugging Face Hub 上托管的大规模语言模型权重文件路径（如 Qwen）。在此基础上添加支持 LoRA 功能所需的组件，例如设置目标 module 为 ALL 来覆盖整个前馈网络部分[^2]:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch.nn as nn
from peft import LoraConfig, get_peft_model

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-7B-Chat")

config = {
    'base_model': "qwen/Qwen-7B-Chat",
}

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config['base_model'])

peft_config = LoraConfig(
    r=8,
    target_modules=["query_key_value"],
    modules_to_save=['lm_head'],
)

model = get_peft_model(model, peft_config)

- **配置 DeepSpeed 参数**

编写适合当前硬件条件下的 JSON 配置文件用于指导 DeepSpeed 行为模式，包括但不限于零冗余优化级别、梯度累积步数等选项。这里给出一个简单的例子说明如何开启 ZeRO stage 3 并启用自动混合精度(Automatic Mixed Precision):

{
  "fp16": {"enabled": true},
  "zero_optimization": {
      "stage": 3,
      "offload_optimizer": {"device": "cpu"},
      "overlap_comm": true,
      "contiguous_gradients": true,
      "reduce_bucket_size": 5e8,
      "allgather_partitions": true,
      "allgather_bucket_size": 5e8
  },
  "gradient_accumulation_steps": 4,
  "train_batch_size": 32,
  "wall_clock_breakdown": false
}

保存此 JSON 文件名为 `ds_config.json`.

- **启动训练脚本**

最后一步就是运行带有相应命令行参数的实际 Python 脚本来执行完整的端到端工作流。注意这里的 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置决定了哪个 GPU 将被用来完成这项任务。同时指定了之前提到过的 DS config 文件位置让 DeepSpeed 知道该如何运作[^4]:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
deepspeed train.py \
    --deepspeed ds_config.json \
    --model_id_or_path qwen/Qwen-7B-Chat \
    --dataset blossom-math-zh \
    --output_dir output/

以上就是在使用 DeepSpeed 加速的同时应用 LoRA 对大型语言模型进行高效微调的方法概述。