快速部署INT8压缩版BLOOM权重至Deepspeed-Inference引擎

资源摘要信息:"原始BLOOM权重的自定义INT8版本，可以快速与使用Tensor Parallelism的DeepSpeed-I引擎一起使用" 知识点详细说明： 1. 原始BLOOM权重：BLOOM（BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model）是一种大型的、开源的、多语言的语言模型。原始BLOOM权重指的是在训练该模型后得到的参数集合。这些权重是模型进行预测和生成文本的基础。 2. 自定义INT8版本：在深度学习中，模型参数（权重）通常以32位浮点数（FP32）格式存储。然而，为了减少模型的存储大小和提高运算速度，可以将权重转换为8位整数（INT8）格式。这种转换通常需要特殊的量化技术来确保模型的精度损失最小化。自定义INT8版本指的是为特定模型（本例中为BLOOM模型）定制的量化版本，其中权重已经转换为INT8格式。 3. Tensor Parallelism：在分布式训练或推理中，为了处理大型模型，通常需要使用多个GPU。Tensor Parallelism（张量并行性）是一种技术，它可以将大型张量（模型权重）分割成较小的部分，并在不同的GPU上并行处理这些部分。这种方法可以提高处理速度，并且使得在有限的GPU内存下训练或运行大型模型成为可能。 4. DeepSpeed-Inference引擎：DeepSpeed是微软推出的一个深度学习优化库，它提供了加速训练和推理的工具。DeepSpeed-Inference引擎特别针对深度学习模型的推理阶段进行了优化，通过高效的内存管理和计算优化来提升推理性能，尤其是在大规模模型上的表现。使用Tensor Parallelism技术可以进一步提升DeepSpeed-Inference引擎的性能。 5. 张量分片到8个GPU：在上述描述中提到张量被拆分为8个分片，并且以8个GPU为目标进行处理。这意味着在并行计算中，每个GPU处理模型权重的一个子集。这种分片方法可以充分利用多个GPU并行处理的能力，进一步提高模型处理的速度和效率。 6. 多GPU并行处理：在深度学习中，多GPU并行处理是指使用多个图形处理器同时执行计算任务，以提高整体的计算能力和处理速度。这种方法对于训练和运行大型深度学习模型至关重要。 7. 模型压缩：模型压缩是减少深度学习模型大小的过程，以便于模型在资源有限的设备上运行或者减少模型的存储需求。量化是模型压缩的一种方法，通过减少模型参数的精度来达到压缩的效果。 总结：本资源提供了一个针对大型语言模型BLOOM的优化版本，其权重被转换为INT8格式，并且可以与专为深度学习推理设计的DeepSpeed-Inference引擎配合使用。通过使用Tensor Parallelism技术，该模型能够被拆分成多个部分，在8个GPU上进行并行计算，极大地提升了推理速度和效率。这对于处理大规模数据集和复杂任务的深度学习应用来说是一个重要的技术进步。